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利用主題模型回顧及預(yù)測建設(shè)工程與管理研究趨勢

發(fā)布時間:2020-06-01 06:08
【摘要】:建設(shè)工程與管理(Construction Engineering and Management,CEM)研究領(lǐng)域每年都有大量狀態(tài)為已完成或正在進(jìn)行的研究課題。而CEM研究領(lǐng)域的人都對未來的研究發(fā)展趨勢非常感興趣并且希望可以基于發(fā)展趨勢進(jìn)行深入的研究。因此本文對CEM十三年(2001-2013)來的研究課題進(jìn)行了統(tǒng)計,并回顧研究課題發(fā)展趨勢,預(yù)測及了解CEM課題與課題之間交叉關(guān)系及分析其趨勢。本研究的數(shù)據(jù)來自八本國際期刊(2001-2013)中每篇期刊論文的“題目”與“摘要”。因涉及的數(shù)據(jù)信息量較大,所以我研發(fā)了相關(guān)軟件以便快速及高效地自動處理、統(tǒng)計、及歸類這些數(shù)據(jù)。本文在收集數(shù)據(jù)同時,建立了“建設(shè)工程與管理體系”(Construction Engineering and Management Body,CEMB)以便能更合理、更有依據(jù)的對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。為了提高數(shù)據(jù)處理結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性,數(shù)據(jù)一般都需要經(jīng)過預(yù)處理及驗證。CEMB也不例外,本文在CEMB中采用了德爾菲法來完成相關(guān)的處理工作。本文在數(shù)據(jù)預(yù)處理及驗證后利用主題模型-隱含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計和歸類。在求解LDA分布的過程中本文采用了吉布斯抽樣(Gibbs Sampling)方法,一種基于馬爾科夫-蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)的采樣算法。數(shù)據(jù)歸類后需依據(jù)CEMB為數(shù)據(jù)組合進(jìn)行手動標(biāo)記類。此外,標(biāo)類后的數(shù)據(jù)還需要進(jìn)一步驗證。實驗結(jié)果顯示,本文的研究方法可以達(dá)到76-93%的準(zhǔn)確度。本文的實驗方法不但可以準(zhǔn)確展示CEM研究領(lǐng)域過去13年的發(fā)展趨勢,并且可以根據(jù)發(fā)展趨勢預(yù)測有發(fā)展?jié)摿Φ闹黝}。分析結(jié)果顯示:“勞動與人事問題”和“標(biāo)準(zhǔn)、安全與風(fēng)險”這兩主題具有高潛力的發(fā)展趨勢。相比現(xiàn)有類似的研究方法-書目計量學(xué)(Bibliometrics),本文的研究方法還可以發(fā)掘主題間的交叉關(guān)系。實驗結(jié)果顯示,“科技”、“機(jī)構(gòu)與管理”與“研究方法”在CEM的每個領(lǐng)域都占了一定的重要性,這是因為它們可以幫助、支持、促進(jìn)和推動建筑業(yè)的生產(chǎn)能力。研究總結(jié),數(shù)據(jù)顯示比起往年,有越來越多的CEM期刊論文被收錄,這也意味著CEM對社會及環(huán)境的重要。干系人也期望能Value For Money(VFM),所以不斷研究新的技術(shù)、新管理方法和控制措施來降低整體成本,加快工程建設(shè)并降低對社會與環(huán)境的影響。
【學(xué)位授予單位】:清華大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:TU71

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10 楊迪;建設(shè)工程政府質(zhì)量監(jiān)督的管理模式與發(fā)展現(xiàn)狀分析[D];吉林大學(xué);2014年

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本文編號:2691061

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