本文關鍵詞：科技情報分析中LDA主題模型最優(yōu)主題數確定方法研究

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【摘要】：【目的】有效確定科技情報分析中LDA主題模型的最優(yōu)主題數目�！痉椒ā坷弥黝}相似度度量潛在主題之間的差異,同時結合困惑度提出一種確定LDA最優(yōu)主題數目的方法,該方法既考慮主題抽取效果同時也考慮模型對新文檔的泛化能力�！窘Y果】獲取國內新能源領域的科技文獻作為數據集,實證結果表明本文提出的最優(yōu)LDA主題數確定方法與單純使用困惑度相比,具有更高的主題抽取查準率(91.67%)、F值(86.27%)及科技文獻推薦精度(71.25%)�！揪窒蕖课瘁槍ζ渌愋偷臄祿M行新方法的驗證,如微博短文本、XML文檔等�！窘Y論】本文方法能夠有效地從科技文獻數據集中抽取辨識度較高的主題,并能夠提高科技文獻推薦效果。
【作者單位】： 南京理工大學經濟管理學院;巢湖學院應用數學學院;
【基金】：國家自然科學基金研究項目“新研究領域科學文獻傳播網絡生長及對傳播效果影響研究”(項目編號:71373124) 國家社會科學基金重點項目“大數據環(huán)境下社會輿情與決策支持方法體系研究”(項目編號:14AZD084) 江蘇高校哲學社會科學重點研究基地(培育點)“社會計算與輿情分析”的研究成果之一
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 1引言LDA(Latent Dirichlet Allocation)[1]主題模型是統(tǒng)計語言模型中的典型代表,近幾年在情報分析、知識服務、知識發(fā)現(xiàn)等領域得到了廣泛的應用,主要集中在科學文獻知識挖掘[2-4]、科學研究熱點發(fā)現(xiàn)與新興主題探測[5-7]、科學研究主題演化[8-10]、學術評價[11]等研究方向。LD

【相似文獻】

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中國重要會議論文全文數據庫 前2條

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本文編號：1245669