【摘 要】
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从海量科技文献中自动挖掘隐含主题、研究人员的研究兴趣及其演化规律是信息服务迈向知识服务需要解决的关键问题之一。目前的方法多从静态的角度分析文献主题、科研人员的研
【机 构】
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中国科学技术信息研究所信息技术支持中心,辽宁工程技术大学软件学院,中国铝业广西分公司信息部
【基金项目】
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“十二五”国家科技支撑计划“面向外文科技知识组织体系的大规模语义计算关键技术研究”(2011BAH10B04);“基于STKOS的知识服务应用示范”(2011BAH10B06);中国科学技术信息研究所预研项目“基于词系统的领域深层主题规律揭示分析研究”(YY201216)资助
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从海量科技文献中自动挖掘隐含主题、研究人员的研究兴趣及其演化规律是信息服务迈向知识服务需要解决的关键问题之一。目前的方法多从静态的角度分析文献主题、科研人员的研究兴趣，而演化分析的方法主要集中文档的内部特征，即文档内容本身，很少考虑作者等外部特征。基于此，本文在AT和ToT模型的基础上构建了作者主题演化（AToT）模型，并给出了一种估计AToT模型参数的吉布斯采样方法。该模型集成了AT和ToT模型的优势，不仅可以揭示科技文献中隐含的主题、作者的研究兴趣，而且可以挖掘研究兴趣随时间变化的规律。最后，以174
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