發(fā)布時(shí)間：2020-08-01 14:56

【摘要】：隨著學(xué)科融合的不斷深化以及技術(shù)手段的日新月異,科學(xué)研究在逐漸打破學(xué)科原有界限,朝著學(xué)科交叉融合的方向邁進(jìn),這為圖書(shū)情報(bào)學(xué)的發(fā)展提供了良好的外部環(huán)境。長(zhǎng)期以來(lái),圖書(shū)情報(bào)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)間的學(xué)術(shù)交流極為密切,圖書(shū)情報(bào)學(xué)在吸收計(jì)算機(jī)科學(xué)的理論方法,服務(wù)于自身學(xué)科建設(shè)發(fā)展的同時(shí),也在為計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展貢獻(xiàn)出自己的一份力量。分析學(xué)科間知識(shí)流動(dòng)已有研究,發(fā)現(xiàn)對(duì)于學(xué)科間知識(shí)流動(dòng)研究缺乏在主題層次上的分析,以主題為切入視角對(duì)圖書(shū)情報(bào)學(xué)學(xué)科向計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)狀況進(jìn)行理論與實(shí)踐相結(jié)合的分析,有利于客觀準(zhǔn)確地把握?qǐng)D書(shū)情報(bào)學(xué)學(xué)科向計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)脈絡(luò),促進(jìn)學(xué)科的學(xué)術(shù)創(chuàng)新、提高學(xué)術(shù)產(chǎn)出的質(zhì)量。本文調(diào)查分析了國(guó)內(nèi)外學(xué)科間知識(shí)流動(dòng)的相關(guān)文獻(xiàn)以及圖書(shū)情報(bào)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的相關(guān)文獻(xiàn),將引文內(nèi)容分析法與全文本引文分析法相結(jié)合進(jìn)行實(shí)踐研究,借助R、Endnote、Excel以及Notepad++軟件工具對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)、困惑度、主題強(qiáng)度及主題分布、熱點(diǎn)主題進(jìn)行了數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,通過(guò)LDA模型對(duì)學(xué)科文獻(xiàn)內(nèi)容進(jìn)行主題建模,挖掘被計(jì)算機(jī)科學(xué)引用的圖書(shū)情報(bào)學(xué)文獻(xiàn)主題以及計(jì)算機(jī)科學(xué)的施引文獻(xiàn)主題,有助于深入理解學(xué)科間的知識(shí)流動(dòng)過(guò)程。本文首先在調(diào)研了國(guó)內(nèi)外學(xué)科間知識(shí)流動(dòng)研究現(xiàn)狀基礎(chǔ)之上,提出了以主題為切入視角探索學(xué)科間知識(shí)流動(dòng)過(guò)程。其次,介紹了LDA模型以及知識(shí)流動(dòng)的相關(guān)概念,從知識(shí)轉(zhuǎn)移和知識(shí)轉(zhuǎn)化的角度分析了知識(shí)流動(dòng)的過(guò)程,將知識(shí)轉(zhuǎn)移與知識(shí)轉(zhuǎn)化過(guò)程視為知識(shí)流動(dòng)的完成過(guò)程,類比學(xué)科間知識(shí)流動(dòng)過(guò)程,分析并構(gòu)建了基于主題的學(xué)科間知識(shí)流動(dòng)模式。再次,以Web of Science為數(shù)據(jù)來(lái)源,檢索了近五年圖書(shū)情報(bào)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)文獻(xiàn),獲取圖書(shū)情報(bào)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)文獻(xiàn)的相關(guān)數(shù)據(jù),通過(guò)開(kāi)源軟件R進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與主題困惑度分析,確定LDA模型的最優(yōu)主題數(shù)目,并對(duì)LDA模型提取的主題進(jìn)行主題強(qiáng)度度量,分析了圖書(shū)情報(bào)學(xué)向計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)轉(zhuǎn)移與計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)轉(zhuǎn)化后相關(guān)文獻(xiàn)的研究主題分布以及熱點(diǎn)主題。最后,基于知識(shí)流動(dòng)理論并結(jié)合圖書(shū)情報(bào)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的相關(guān)文獻(xiàn)研究分析,提出了促進(jìn)圖書(shū)情報(bào)學(xué)向計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)流動(dòng)的針對(duì)性策略。研究發(fā)現(xiàn),圖書(shū)情報(bào)學(xué)向計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)轉(zhuǎn)移主要集中在20個(gè)主題,分為五個(gè)研究方向:信息技術(shù)類研究、技術(shù)方法類研究、用戶類研究、社會(huì)熱點(diǎn)話題類研究、學(xué)術(shù)文獻(xiàn)類研究,熱點(diǎn)主題包括科學(xué)引文分析、信息檢索、用戶模型研究、企業(yè)組織管理研究、電子醫(yī)療研究。計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)轉(zhuǎn)化后主要集中在15個(gè)主題,分為四個(gè)研究方向:用戶類研究、社會(huì)熱點(diǎn)話題類研究、管理類研究、技術(shù)方法類研究,熱點(diǎn)主題包括用戶意愿感知研究、機(jī)器學(xué)習(xí)、電子醫(yī)療研究、大數(shù)據(jù)處理與分析以及自然語(yǔ)言處理。
【學(xué)位授予單位】：曲阜師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：G353.1
【圖文】：

圖 2-1 LD 模型概率公式圖 2-1 為 LDA 模型概率公式圖，“主題-詞語(yǔ)”矩陣代表每個(gè)主題中每個(gè)詞語(yǔ)出現(xiàn)“文檔-主題”矩陣代表每個(gè)文檔中的每個(gè)主題出現(xiàn)的概率�！拔臋n-詞語(yǔ)”矩陣代表中每個(gè)詞語(yǔ)出現(xiàn)的概率。通過(guò)對(duì)大量文檔進(jìn)行分詞工作，計(jì)算出每個(gè)詞語(yǔ)出現(xiàn)在中的概率，如圖中左側(cè)文檔-詞語(yǔ)矩陣。LDA 模型作為無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)模型，可以訓(xùn)練，獲得例如圖中右側(cè)主題-詞語(yǔ)和文檔-主題矩陣�；谏鲜鰞蓚�(gè)矩陣，可以下一步研究。D.M.Blei 使用的是 Mean Field Variational 推理算法，將主題-文檔分布θ作為多維在隨機(jī)變量，引入超參數(shù)α來(lái)生成參數(shù)，但只對(duì)文檔-主題的混合參數(shù)加上了 Di，沒(méi)有對(duì)主題-詞語(yǔ)概率分布進(jìn)行先驗(yàn)假設(shè)。T.L.Giffiths 則在文獻(xiàn)中對(duì)主題-詞語(yǔ)上加上先驗(yàn)，基于多項(xiàng)式分布和 Dirichlet 分布共軛特性，提出了 Gibbs 算法，并數(shù) β 來(lái)生成參數(shù)，該模型原理見(jiàn)圖 2-2。

圖 2-2 LD 模型原理2 中，箭頭代表依賴關(guān)系，矩形方框代表矩形方框內(nèi)的內(nèi)容進(jìn)隱含參數(shù)和變量，實(shí)心節(jié)點(diǎn)表示可被觀測(cè)值，由θ表示文檔的主詞分布的參數(shù)集合，每行代表某個(gè)主題的詞項(xiàng)概率，α則表示檔個(gè)數(shù)，K 表示主題數(shù)量；W 是關(guān)鍵詞，W 的主題序號(hào)是 接計(jì)算出θ和φ，通常情況下需要借助最大似然估計(jì)來(lái)完成參數(shù)aritionalinference 算法、EM 算法、Gibbs 算法，Gibbs 因其較而得到廣泛的應(yīng)用。型的文檔生成結(jié)果如表 2-1 所示。表 2-1 LDA 模型文檔生成結(jié)果X.others保存與 LDA 模型相關(guān)參數(shù)X.phi保存詞在主題下的概率分布矩陣

圖 2-3 確定最優(yōu)主題數(shù)目方法常用的 3 種方法來(lái)獲取最優(yōu)主題數(shù)目都存在一定的不足，本文選取開(kāi)源軟件不同主題數(shù)目下困惑度 (Perplexity) 的變化，來(lái)確定主題數(shù)目。開(kāi)源軟件 R軟件 R 誕生于 1980 年左右，其統(tǒng)計(jì)分析和繪圖功能都非常強(qiáng)大，具有很多值點(diǎn)：首先，它的開(kāi)發(fā)周期較短，在 CRAN 庫(kù)里包含有大量的函數(shù)包；其次，它

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