【摘 要】
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文献检索结果中隐藏着知识的层次关系,本文采用hLDA模型抽取检索结果数据集中隐藏的主题树结构,揭示研究主路径等信息,进而为用户提供高效的知识服务。首先,构建领域专业知识
【基金项目】
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上海哲学社会科学一般项目“基于主题模型的学科交叉知识发现研究”(项目编号:2016BTQ002)的研究成果之一
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文献检索结果中隐藏着知识的层次关系,本文采用hLDA模型抽取检索结果数据集中隐藏的主题树结构,揭示研究主路径等信息,进而为用户提供高效的知识服务。首先,构建领域专业知识库,实现对检索结果的预处理;其次,通过合理的hLDA超参抽样,获得主题树结构;最后,结合可视化技术,识别检索问题下学术信息的知识层次结构。实验表明,本文采用的方法可以提供有效的检索结果可视化分析,相比经典的层次聚类方法,结果的可读性更高。
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