信息系統(tǒng)領域一直以來都在高速發(fā)展,各研究主題關注度不斷變化,新興研究主題不斷涌現(xiàn)�？偨Y信息管理研究領域的發(fā)展趨勢,有助于把握信息系統(tǒng)領域的發(fā)展動向,發(fā)現(xiàn)研究過程中的核心問題與工作重點,為相關研究人員提供借鑒,因此,'有必要對此方面內容進行總結分析,歸納特點與規(guī)律。本文的主要研究內容是:借助基于概率主題建模的潛在狄利克雷分配模型,研究了2008年到2017年這10年的信息系統(tǒng)領域8個國際頂級學術期刊文獻,從而識別研究主題、分析主題演化規(guī)律以及主題分別與作者、研究機構的聯(lián)系;此外,依據(jù)論文作者之間以及作者的單位間的合作關系,建立網絡圖譜,應用社交網絡分析方法、借助Gephi軟件分析合作研究關系緊密度以及背后原因。經過對LDA建模結果的分析以及對Gephi網絡圖譜的研究,最后得出的主要結論如下:1)根據(jù)關注度的演化趨勢,大致可以分為上升型、穩(wěn)定型和衰退型等;2)信息系統(tǒng)領域存在領頭角色,但作用有限;3)作者間的合作對信息系統(tǒng)領域的發(fā)展有推動作用,且合作受地域因素影響較大;4)存在較多的小規(guī)模合作團體。
【學位單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：G353.1
【部分圖文】：

對信息系統(tǒng)領域的研究進展貢獻大。??１．４研究框架??研宄技術路線的框架如圖１－１：??原始數(shù)據(jù)收集?．．占（所有作者／機構）??國際頂級學術期刊在?：（去除失誤和重復項，．?Ｇ印ｈｉ建立??５角定唯－ＩＤ）?邊（所有合作關系）社交嶋??所有論文基本丨Ｂ息）??分析合作??網絡圖譜??文本數(shù)據(jù)預處理?／文檔－關鍵人工判斷??（去除標點、停用詞、?詞列表?丨主題實際意義?十日??詞根處理等）??＇文檔－主題，／立姓士?：分析主題隨時間的??ＬＤＡ概率主題麵?概率矩陣?文檔－±ｉＥ＾配演化規(guī)律??圖１－１技術路線??第一章為緒論。介紹本文的研宄背景和意義，包括信息系統(tǒng)的產生與發(fā)展，引出??研宂Ｈ標與意義以及研究內容，提出本文研宄的兩個主要科學問題，總結出研究的技??術路線，介紹研究的方法，并指出研宄的創(chuàng)新點。??第二章為文獻綜述。主要對國內外關于信息系統(tǒng)領域主題與熱點研究、概率主題??建模（ＬＤＡ）以及社交網絡分析法的研究現(xiàn)狀進行總結與分析，從中歸納總結出對于??本研究具有參考和借鑒價值的內容。??第三章是數(shù)據(jù)對象介紹。介紹了數(shù)據(jù)對象的來源，數(shù)據(jù)的預處理以及后續(xù)借助模??型與軟件進行分析時

也大幅度增加了人們在搜索、整理以及分析所需知識的難度。海量的文本信息導??致了基于主題的分層次統(tǒng)計模型的研究需求，在此背景下，產生了以ＬＤＡ為代表的??概率主題模型Ｍ。它的發(fā)展史可以簡單概括為三個階段，如圖１－２所示。??ＬＳＡ?存在一詞多?ＬＤＡ??義等問題?過渡丨Ｕａ?Ｉ??０?＃?＃??茳抑了咯維?引入?弓丨入Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ??概率統(tǒng)計學先驗分布??圖１－２?ＬＤＡ的發(fā)展??概率欄題模型的前身可以追溯到潛在語義分析（Ｌａｔｅｎｔ?Ｓｅｍａｎｔｉｃ?Ａｎａｌｙｓｉｓ，?ＬＳＡ），??它將文本表示為低維潛在語義空間的語義向量ｗ。這是？種創(chuàng)新地引入了語義維度、??實現(xiàn)了將原始的高維詞空間映射到低維的潛在ｉ／丨義空間成＇Ｋ題空間，從而挖掘文本潛??在的語義結構的方法。但是ＬＳＡ在降維過程可能帶來分類受損問題，此外還存在無??法處理“?一詞多義”等問題。??針對這些缺點，？夫曼提出了一種基于吋靠的概率統(tǒng)計學的新方法，叫做概率潛??在語義分析（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ?Ｌａｔｅｎｔ?Ｓｅｍａｎｔｉｃ?Ａｎａｌｙｓｉｓ，ＰＬＳＡ）?也就是以統(tǒng)計學的角??度考慮ＬＳＡ。兩者的區(qū)別在標準潛在語義分析（ＬＳＡ）的表現(xiàn)形式是共現(xiàn)矩陣的??奇異值分解，而概率潛在語義分析則是基于派生自ＬＣＭ的混合矩陣分解。簡單地說，??ＬＳＡ中一個語義維度對應的是－？個特征向量，而ＰＬＳＡ中？個語義維度對應的是？個??詞典上的概率分布。ＰＬＳＡ的優(yōu)點包括可以區(qū)分單詞使用的不同意思和不同類型

ＬＤＡ是一種非監(jiān)督學習的方法，ｒＴ以用來識別大規(guī)模文檔集（ｄｏｃｕｍｅｎｔ?ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）??或語料庫（ｃｏｒｐｕｓ）中潛藏的主題信息［９］。它是一個分層的貝葉斯模型，有文檔、主??題和詞三個層次，如圖１－３所示。其中，每一個文檔由多個隱含的主題按照一定概率??組成，而每一個主題又可以根據(jù)一定概率由文檔中的多個詞語進行表示［１°］。??文襠丨）?主題Ｔ?間語Ｗ???１?Ｉ?１：？＇：＇?Ｉｆ－Ｉ?詞激．Ｉ??ｔ?＾?‘?．．．．．．?‘??－ｎ?１?ｍｈ?＾?｜?邱馭?｜??圖１－３文檔－主題－詞語關系［１。］??通過ＬＤＡ建模方法，對輸入的文本內容進行主題抽取，可以得到對應的兩個概??率分布：主題一詞多項式分布巾，以及文檔一主題多項式分布０。主題一詞分布０可??以獲得每個潛在主題的結構，這種結構由每個支持該主題的詞的概率值來表示，概率??值越大，代表該詞與主題的關聯(lián)程度越大，通過主題一詞分布可以實現(xiàn)主題層面的數(shù)??值計算，比如主題信息的熵計算、主題間的相似度度量等；而文檔一主題分布則可以??獲得每一ｔ主題Ｆ的文檔支撐度（也就是在該主題下的文檔的條件概率值），該值越??大表明對應的文檔與主題的關聯(lián)程度越大
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本文編號：2835844