【摘 要】
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为更高效地通过会议论文了解相关研究领域的最新研究动态,本文以2015年NIPS会议论文为样本,采用Matlab工具来对其中403篇论文进行文本挖掘,主要从论文作者附属机构、论文合作
【机 构】
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广州大学数学与信息科学学院,广州大学计算机科学与教育软件学院
【基金项目】
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广东省自然科学基金面上项目(2016A030313540);广州市移动互联网安全与容灾重点实验室建设项目(2014SY000022);广州市属高校科研资助项目(1201430560)
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为更高效地通过会议论文了解相关研究领域的最新研究动态,本文以2015年NIPS会议论文为样本,采用Matlab工具来对其中403篇论文进行文本挖掘,主要从论文作者附属机构、论文合作者、论文主题等角度来进行数据分析.分析得到,前20附属机构主要构成了合作者网络关系,论文发表量较多的附属机构对多类分类问题,以及图像方面和高斯过程更感兴趣.图像处理研究是会议中研究最多的主题,其中语义分析、文本挖掘、神经网络、深度学习等也是当前的发展趋势热点.通过主成分分析方法（PCA）对主题分类后看到,不同附属机构研究范围不同
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