本文關(guān)鍵詞：面向教育技術(shù)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的主題挖掘

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【摘要】：對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下海量的科技文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行文本挖掘可以有效地提高科技文獻(xiàn)信息的可用性,發(fā)現(xiàn)隱藏的知識。LDA (Latent Dirichlet Allocation)模型是一種能夠提取文本隱含主題的非監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。論文基于LDA模型,以三種國際教育技術(shù)期刊在2004-2008年間出版的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)為研究對象,進(jìn)行了主題挖掘和文獻(xiàn)分析。
【作者單位】： 華東師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)系;
【關(guān)鍵詞】： 教育技術(shù)學(xué)領(lǐng)域 科技文獻(xiàn) 主題挖掘 相似度分析 文獻(xiàn)數(shù)據(jù) 文檔 概率分布 概率模型 多項式分布 數(shù)據(jù)集中
【分類號】：TP311.13;G43
【正文快照】： 引言隨著信息技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)科技文獻(xiàn)資源己經(jīng)成為知識經(jīng)濟(jì)的重要載體，提供了豐富的數(shù)字化信息資源和大量的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)信息，包括電子期刊、電子圖書、學(xué)位論文和電子文檔等。這些電子文獻(xiàn)數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下呈指數(shù)級增長，成為一座巨大的知識寶庫，也為文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的管理帶來了

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1 蔡成瑛;;奻論高等學(xué)校圖書，

本文編號：999253