【摘 要】
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[目的/意义]作为科学学预测的重要组成部分,学科主题热度预测旨在揭示学术前沿和发展趋势,辅助学者发现前沿选题,支持科研管理机构科学立项。[研究设计/方法]提出基于期刊影
【机 构】
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中国人民大学信息资源管理学院,武汉大学信息管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目“基于广度学习的学科主题演化预测研究”(72004221),中国博士后科学基金面上资助项目“基于动态知识图谱的学科主题演化预测研究”(2019M660908)的研究成果之一。
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[目的/意义]作为科学学预测的重要组成部分,学科主题热度预测旨在揭示学术前沿和发展趋势,辅助学者发现前沿选题,支持科研管理机构科学立项。[研究设计/方法]提出基于期刊影响因子的学科主题热度计算指标(TP-JIF),构建基于LSTM神经网络的学科主题热度预测模型(TPP-LSTM),并以LIS领域数据为例,通过时间切片的形式抽取、计算学科主题的热度序列,检验不同长度时间序列下模型的各项误差。[结论/发现]相对于RBF-SVM、Linear-SVM、KNN、Naive Bayesian等模型,TPP-LSTM
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