【摘 要】
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阿尔兹海默病(AD)至今尚无有效治疗手段,其致死率极高。近年来,关于AD的研究日渐升温,AD相关文献高达12万篇。如何从海量文献中获取对科研工作者、医学研究人员有用的信息变
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阿尔兹海默病(AD)至今尚无有效治疗手段,其致死率极高。近年来,关于AD的研究日渐升温,AD相关文献高达12万篇。如何从海量文献中获取对科研工作者、医学研究人员有用的信息变得至关重要。为了从海量的AD相关文献中获知其研究变化趋势,设计并实现一个可以清晰展示AD文献变化趋势的可视化平台是本文的主要目的。为了解阿尔兹海默病的动态,对相关文献展开分析跟踪。本文的可视化平台致力于AD文献相对变化趋势的研究,涉及到科学计量学、LDA(Latent Diriehlet Allocation)主题模型、DEA(data envelopment analysis)模型、可视化技术等内容。本文的主要研究内容主要包括以下三个方面。(1)本文对可视化平台的技术和手段进行了研究。其中科学计量学涉及到科学知识结构分析和科学知识演化分析,本文针对文献进行科学知识演化分析,选择目前较流行的主题模型进行了深入的探讨和研究,并对DEA模型进行了研究。(2)研究并实现了 AD可视化系统。根据系统的实际需求,本文设计了 AD可视化平台的总体架构,并完成了系统中数据收集、数据库设计、数据分析、平台可视化等主要模块的设计与实现。(3)基于计量学的方法,利用Biopython获取NCBI网站AD相关文献,并针对文献个数、国家发文量、期刊被引用量、关键词的相对变化趋势进行了可视化分析。基于DEA模型,对变化趋势进行了科学性的分析。基于LDA主题模型建立的主题演化模型,将AD相关文献按照时间进行划分,用LDA模型获取其隐含的主题,利用Gibbs算法进行参数估计,获取连续的文档-主题,主题-词语的概率分布,通过主题强度、主题相似度两个方面来展示主题演化。
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