【摘 要】
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【目的】发现领域文献中主题的新生、消亡、继承、分裂和合并的演化轨迹。【方法】根据文献出版时间划分多个时间窗口,通过LDA主题模型识别各个时间窗口中的主题;利用主题关
【机 构】
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中国科学院文献情报中心; 中国科学院大学;
【基金项目】
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国家科技支撑计划子课题“基于文献知识网络的领域学术关系研究与示范”(项目编号:2011BAH10B06-04)的研究成果之一
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【目的】发现领域文献中主题的新生、消亡、继承、分裂和合并的演化轨迹。【方法】根据文献出版时间划分多个时间窗口,通过LDA主题模型识别各个时间窗口中的主题;利用主题关联(Topic Association)过滤规则确定相邻时间窗口主题间的演化关系;形成连续时间段内主题新生、消亡、继承、分裂和合并的演化轨迹。【结果】在保证主题延续性的条件下,更准确地识别主题的新生、消亡、继承、分裂和合并的演化类型。【局限】固定的时间窗口,未考虑主题演化周期的多样性。【结论】该方法可以有效降低LDA主题模型中相似度较小主题的干扰,提升主题演化关系识别的准确性。
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