本文關(guān)鍵詞： 話題挖掘 文本可視化 可視分析　出處：《天津大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：交叉科研領(lǐng)域的話題挖掘可以幫助用戶發(fā)現(xiàn)相關(guān)研究領(lǐng)域之間的關(guān)系,同時讓用戶得到對相關(guān)研究領(lǐng)域的概覽。有些研究領(lǐng)域具有與其它研究領(lǐng)域相類似的研究話題,所以一個研究領(lǐng)域內(nèi)部發(fā)表的文章成果或發(fā)現(xiàn)也可能對另一個研究領(lǐng)域的研究產(chǎn)生影響。交叉學科領(lǐng)域的話題演變可以幫助研究者們從不同的角度來重新認識所研究的學科,但是在之前的工作中很少有人關(guān)注交叉學科領(lǐng)域話題演變的研究。本文針對交叉科研領(lǐng)域的話題演化,設(shè)計了一個可視分析系統(tǒng),并綜合概率主題模型對交叉科研領(lǐng)域的文本數(shù)據(jù)進行了研究。本文采用了一個層次型的話題模型來抽取不同學科領(lǐng)域的研究話題,并且利用數(shù)學模型將這些話題構(gòu)造關(guān)聯(lián)關(guān)系,發(fā)現(xiàn)了研究領(lǐng)域的研究話題的變化和趨勢。另外,本文設(shè)計了一個簡單高效的可視化界面,使用了包括詞云、Sankey圖、Treemap以及散點圖等可交互和聯(lián)動的視圖,并利用其提供的交互操作來幫助用戶更深層次地理解領(lǐng)域的發(fā)展趨勢以及三個領(lǐng)域之間的關(guān)系。本文還以可視化,圖形學和數(shù)據(jù)挖掘三個學科為例,設(shè)計了新話題的發(fā)現(xiàn)、交叉領(lǐng)域演化分析、交叉領(lǐng)域話題分析三個案例來進行研究和分析。本文研究了跨學科研究領(lǐng)域的話題演化關(guān)系,并且使用可視分析方法來判定屬于各學科領(lǐng)域內(nèi)部的和交叉不同學科領(lǐng)域的研究話題。用戶利用可視分析系統(tǒng),通過一系列視圖與視圖之間的聯(lián)動交互,利用幾個視圖顯示的結(jié)果探索和判斷一些特定的話題,從而得到關(guān)于交叉科研領(lǐng)域的話題演化的結(jié)論。三個案例研究的結(jié)果證明了本文提出的方法的有效性。
[Abstract]:Cross-research topic mining can help users to discover the relationship between related research areas. At the same time, give users an overview of the relevant areas of research. Some research areas have similar research topics with other research areas. So the results or findings of articles published within one field of study may also have an impact on research in another field. The evolution of cross-disciplinary topics can help researchers to re-examine what they are doing from different perspectives. The subject of research. However, in the previous work, few people pay attention to the topic evolution of cross-disciplinary domain. In this paper, a visual analysis system is designed for the topic evolution in cross-research field. A hierarchical topic model is used to extract the research topics from different disciplines. In addition, this paper designs a simple and efficient visual interface, which includes the word cloud. Sankey diagrams can be interactive and interactive views such as Treemap and scatter diagrams. The interaction provided by it can help users to understand the trend of the development of the field and the relationship between the three fields at a deeper level. This paper also takes the visualization, graphics and data mining as an example. This paper designs three cases to study and analyze the discovery of new topics, cross-domain evolution analysis and cross-domain topic analysis. And the visual analysis method is used to determine the research topics that belong to each subject domain and cross different subject fields. Users use visual analysis system through a series of views and view interaction. The results of several views are used to explore and judge some specific topics, and the results of three case studies prove the validity of the proposed method.
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1486947