【摘 要】
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[目的/意义]基于某一领域科学文献题录进行学科知识结构识别是文献计量分析的一个重要任务，可以揭示该领域的研究主题。[方法/过程]主题词包含的题目、摘要和关键词3方面内容均是作者对文献语义信息的有效概括，LDA模型可以挖掘词语间的语义信息。本文提出基于主题词和LDA模型进行知识结构识别的具体方法，以基于谷歌学术指标获得的2014—2018年数据挖掘领域顶尖英文期刊论文为例，进行基于关键词（或主题词）
【基金项目】
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北京语言大学院级科研项目（中央高校基本科研业务专项资金资助）“基于论文主题的学科结构识别方法研究”（项目编号:20YJ040003）；
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[目的/意义]基于某一领域科学文献题录进行学科知识结构识别是文献计量分析的一个重要任务，可以揭示该领域的研究主题。[方法/过程]主题词包含的题目、摘要和关键词3方面内容均是作者对文献语义信息的有效概括，LDA模型可以挖掘词语间的语义信息。本文提出基于主题词和LDA模型进行知识结构识别的具体方法，以基于谷歌学术指标获得的2014—2018年数据挖掘领域顶尖英文期刊论文为例，进行基于关键词（或主题词）、采用共现聚类（或LDA模型）的4组交叉实证分析。[结果/结论]实验结果表明，基于主题词和LDA模型进行知识结构识别有效，且得到的研究主题涉及应用更广、粒度更细。
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