【摘 要】
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[目的/意义]提出一种新的层次化科学知识结构发现方法,为优化知识结构发现过程,改善知识组织形式提供借鉴.[方法/过程]利用LDA主题模型构建层次化的科学知识结构发现方法,依
【机 构】
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西安电子科技大学经济与管理学院 西安710126
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[目的/意义]提出一种新的层次化科学知识结构发现方法,为优化知识结构发现过程,改善知识组织形式提供借鉴.[方法/过程]利用LDA主题模型构建层次化的科学知识结构发现方法,依据主题间平均相似性自动确定知识结构层数,通过在“文档-主题”概率矩阵中自动筛选阈值截取各主题文献子集,最后采用树形图展示科学领域的知识结构,发掘知识间的关联性和继承性,并与层次主题模型HLDA方法进行比较.[结果/结论]通过实证研究与对比,证明本文提出的方法得到的知识结构更优,知识主题表征性更强且运行效率更高,并在单层主题区分度和层间主题继承性方面较HLDA方法有较大提升.
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