HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于LDA的主题语义演化分析方法研究——以锂离子电池领域为例

作者:关鹏; 王曰芬; 傅柱lda主题过滤主题相似度计算主题语义演化

摘要:【目的】揭示学科领域不同发展阶段中主题语义内容层面的演化规律。【方法】结合LDA和生命周期理论,提出主题语义演化分析方法,重点解决主题过滤、主题语义相似度计算和主题语义演化模式判别等技术问题。【结果】研究发现锂离子电池领域主题之间的语义演化模式:主题继承贯穿领域发展全过程;主题分裂始于成长期,在快速发展期分裂次数(6次)最多;主题融合始于发展期,在快速发展期融合次数(5次)最多。【局限】学科领域全局主题是否能够涵盖各阶段主题还需要进一步验证。主题语义演化的知识图谱需人工绘制,还需进一步研究自动化实现方法。【结论】基于LDA的主题语义演化分析方法可深度揭示学科领域发展过程中继承、分裂和融合等重要语义演化模式,为学科领域知识创新提供有价值的决策信息。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

数据分析与知识发现

《数据分析与知识发现》(CN:10-1478/G2)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《数据分析与知识发现》内容定位于广泛吸纳计算机科学、数据科学、情报科学以及数字科研、数字教育和数字文化等领域的技术与方法,研究数据驱动的语义计算、内容分析、数据挖掘、知识发现、智能管理和决策支持等方面的技术、方法、系统以及支撑设施、政策与机制等,尤其是聚焦从海量、异构、分布、动态、甚至富媒体数据中挖掘和发现知识以支持研究、管理和决...

杂志详情