【摘 要】
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随着科研人员需要处理的文献集规模的日益庞大,以LDA为代表的主题模型能够从语义层面挖掘大规模文献集中隐含的主题,因此,LDA主题模型的应用越来越广泛。LDA模型仅仅关注文献
【基金项目】
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国家自然科学基金项目：基于论文和专利资源的技术机会发现研究（71403255）, “十二五”国家科技支撑计划项目：面向科技情报分析的信息服务资源开发与支撑技术研究（2015BAH25F01）, 中国工程科技知识中心建设项目“知识组织体系建设”（CKCEST-2016-2-10）资助
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随着科研人员需要处理的文献集规模的日益庞大,以LDA为代表的主题模型能够从语义层面挖掘大规模文献集中隐含的主题,因此,LDA主题模型的应用越来越广泛。LDA模型仅仅关注文献集的内容,而忽略了文献其他重要的外部信息,AToT模型在LDA主题模型的基础上引入了文献作者和文献发表时间两个属性,使AToT模型不仅可以挖掘文献中隐含的信息,还可以分析文献作者的研究兴趣及文献主题随时间的变化。AToT模型对文献集建模的结果是以概率矩阵的形式呈现,不能直观、全面、清晰的呈现挖掘出来的信息,特别是对数据挖掘不熟悉的科研人
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