基于动态LDA主题模型的内容主题挖掘与演化_胡吉明

基于LDA主题模型的文本分析与应用研究近年来，随着信息技术的迅猛发展，海量的文本数据在互联网上不断涌现，为人们提供了大量的信息资源。

然而，如何高效地从这些数据中提取有用的信息，成为了信息处理领域的一项重要任务。

基于LDA主题模型的文本分析和应用研究，则是当前最为热门的研究方向之一。

一、 LDA主题模型简介LDA主题模型是目前最流行的一种文本分析方法，它可以用于对大规模文本数据进行主题分析和情感分析。

LDA主题模型最早由美国普林斯顿大学的Andrew Ng等人提出。

简而言之，LDA主题模型的基本思想是将文本数据看作是由若干个主题构成的，然后对主题进行抽样分析，以期发现文本数据的本质特征和内在规律。

二、 LDA主题模型的基本原理LDA主题模型的核心思想是“主题可生成词语，词语可推断主题”。

也就是说，我们可以通过对主题的分析，来猜测词语的含义。

LDA主题模型假设每个主题都是由若干个单词构成的，每个单词又被赋予了一个权重，表示该单词在该主题中的重要程度。

具体地说，LDA主题模型是一种概率模型，它把文档的任意一行看作是一些主题的集合，然后将其转化成了文档中每个单词取值特定主题的概率。

最终，我们可以通过对主题的分析，来猜测文档的主题分布以及单词的意义。

三、 LDA主题模型的应用领域LDA主题模型的应用领域非常广泛，包括自然语言处理、信息检索、社会网络分析、舆情监测等等。

以下是一些典型的应用领域：1、情感分析：LDA主题模型可以将文本数据分为不同的情感类别，如正面、中立、负面等。

2、文档聚类：利用LDA主题模型，可以将文档数据分为不同的类别，以避免重复呈现的问题。

3、主题建模：通过LDA主题模型，可以将文本数据按照主题进行分析，加深对文本内涵的理解。

4、社会网络分析：利用LDA主题模型，可以对社会网络中的不同用户进行个性化推荐和推荐广告。

5、广告推荐：LDA主题模型可以对消费者的兴趣和偏好进行推荐，从而提高广告效果和用户体验。

基于主题词和LDA模型的知识结构识别研究一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，海量的知识资源已经渗透到人类社会的各个角落。

如何有效地识别、组织和管理这些知识，使其能够更好地服务于人类社会的发展，已成为当前研究的重要课题。

在此背景下，基于主题词和LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的知识结构识别研究应运而生，旨在从海量的知识资源中挖掘出潜在的主题结构，进而实现知识的有效组织和利用。

本文首先介绍了知识结构识别的研究背景和意义，阐述了基于主题词和LDA模型的知识结构识别方法的基本原理和流程。

接着，文章详细描述了主题词提取和LDA模型构建的具体步骤，包括数据预处理、特征选择、模型训练等关键环节。

在此基础上，文章进一步探讨了基于主题词和LDA模型的知识结构识别方法在不同领域的应用，包括文献分析、主题挖掘、知识图谱构建等方面。

本文的研究不仅有助于深入理解知识结构识别的基本原理和方法，而且能够为相关领域的研究提供有益的参考和借鉴。

同时，文章还指出了当前研究存在的不足和未来研究的方向，以期为推动知识结构识别研究的发展做出一定的贡献。

二、主题词提取技术对原始文本进行预处理，确保输入数据的质量与一致性，为后续的主题词提取奠定坚实基础。

预处理步骤通常包括：分词：将连续的文本流分解为单个词语或短语，依据汉语或英语等语言特点采用相应的分词算法。

停用词去除：移除高频但缺乏主题信息的词语，如“的”、“和”、“在”（汉语）或“the”、“of”、“in”（英语）等。

词干化词形还原：对于英文文本，通过词干化（stemming）或词形还原（lemmatization）处理，将不同形式的同义词归并到其基本形态，如将“running”还原为“run”。

经过预处理后的文本数据转化为文档词语矩阵（DocumentTerm Matrix, DTM），这是一个稀疏矩阵，行代表文档，列代表词语，矩阵元素值记录了词语在对应文档中出现的频率、TFIDF权重或其他量化指标。

基于LDA模型的创新数据主题挖掘探索高技术(服务业)与制
造业交互路径
王野夫;裴晨蕊;张璐恒;饶维
【期刊名称】《软件》
【年(卷),期】2024(45)2
【摘要】聚类结果进行综合,得到最终聚类主题分析结果。

由于词云和聚类主题并不能直接得出技术所应用的行业,对具有代表性的两个公司的创新数据进行行业分析,发现目前应用于制造业的技术主要为工业互联网应用以及生产线产品检测。

得出高技术(服务业)主要通过提升自身的数字化、智能化以及技术创新助推制造业朝着服务化、数字化或智能化、绿色化发展。

【总页数】4页(P40-43)
【作者】王野夫;裴晨蕊;张璐恒;饶维
【作者单位】四川省通信产业服务有限公司;四川邮电职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.基于LDA主题模型和生命周期理论的科学文献主题挖掘
2.基于TF-IDF算法和LDA主题模型数据挖掘技术在电力客户抱怨文本中的应用
3.职场辱虐管理如何影响第三方情绪和行为?——基于文本挖掘以及LDA主题模型的大数据分析
4.基于
LDA主题模型与Apriori算法的旅游数据挖掘5.基于LDA主题模型的多数据库主题词挖掘算法
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LDA主题模型算法原理及应用主题模型是文本挖掘和信息检索领域中非常重要的一种算法，它能够从大量文档中抽象出一系列主题，实现对文本内容的自动化提取和分析。

其中，LDA主题模型是应用最广泛的一种方法，本文将介绍其原理、方法和应用。

一、主题模型基本概念主题模型是一种用于发现主题的技术，它的核心思想是将文本表示成多个主题的分布，从而实现对文档主题的自动化刻画。

在主题模型中，文档被视为一个词条序列，主题被视为潜在变量，其分布可能并不明确，因此需要通过数据挖掘来实现主题的发现和提取。

二、LDA主题模型原理LDA主题模型是一种概率图模型，它将文档表示为多个主题的混合，同时将每个主题表示为多个词项的混合。

LDA主题模型通过以下几个步骤实现对文档主题的自动化提取：（1）确定文档中的词项和主题集合；（2）根据主题集合中的每个主题，确定其在文档中的分布；（3）对主题集合中的每个主题，确定其相关的词汇分布；（4）根据文档中每个词的观察进行参数估计，从而确定文档的主题分布。

三、LDA主题模型方法LDA主题模型可以使用各种算法实现，常用的有基于Gibbs采样的LDA和基于变分推断的LDA。

1. 基于Gibbs采样的LDAGibbs采样是一种蒙特卡洛方法，它可以通过随机游走的方式，在条件概率的基础上进行参数估计。

在基于Gibbs采样的LDA中，算法从主题的随机分布开始，根据观测的词项，迭代地更新主题和文档之间的概率分布，直到收敛为止。

2. 基于变分推断的LDA变分推断是一种坐标下降算法，它可以通过不断优化隐变量和参数的分布来实现主题的发现。

在基于变分推断的LDA中，算法从文档和主题的随机分布开始，根据参数的梯度，迭代地更新主题和文档之间的概率分布，直到达到收敛条件。

四、LDA主题模型应用LDA主题模型广泛应用于文本挖掘、信息检索、智能问答和情感分析等领域。

其中，基于LDA主题模型的文本分类方法是比较成熟的应用之一。

LDA主题模型还可以用于话题发现和趋势分析等领域，对于发现社交媒体中的热门话题和事件具有很高的应用价值。

一种基于LDA模型的主题句抽取方法王力;李培峰;朱巧明【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(049)002【摘要】This paper proposes a novel topic sentence extraction approach based on model LDA on basis of acquiring candidate topic sentences through the topic-related and query-based keyword expansion. It can extract fine granularity on the subject and increase the reliability of the certain topical information. On several sub-topics against a target topic, it extracts those topic sentences by means of the reliability calculation according to the smoothness of the topic-sentence probability distribution. The method achieves good result in the special application of sentence extraction on web topic.%在基于Web的主题关键词查询扩展,获取候选主题句的基础上,提出一种基于LDA模型的主题句抽取方法,以抽取粒度较细的主题信息,并增加主题信息的置信度.该方法通过多个侧面对目标主题的衬托,采用LDA模型对主题信息进行建模,利用各个主题概率分布的平滑度进行候选句的可信度计算来抽取主题句.在面向Web的主题句抽取的具体应用中,取得了较好的效果.【总页数】6页(P160-164,257)【作者】王力;李培峰;朱巧明【作者单位】苏州大学计算机科学和技术学院,江苏苏州215006;江苏省计算机信息处理技术重点实验室,江苏苏州215006;苏州大学计算机科学和技术学院,江苏苏州215006;江苏省计算机信息处理技术重点实验室,江苏苏州215006;苏州大学计算机科学和技术学院,江苏苏州215006;江苏省计算机信息处理技术重点实验室,江苏苏州215006【正文语种】中文【中图分类】TP391.12【相关文献】1.一种基于PL-LDA模型的主题文本网络构建方法 [J], 张志远;霍纬纲2.一种基于LDA主题模型的评论文本情感分类方法 [J], 王伟;周咏梅;阳爱民;周剑峰;林江豪3.基于LDA模型的主题词抽取方法 [J], 石晶;李万龙4.一种基于RLDA主题模型的特征提取方法 [J], 冯新淇;张琨;任奕豪;谢彬;赵静5.一种基于LDA模型的关键词抽取方法 [J], 朱泽德;李淼;张健;曾伟辉;曾新华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

lda主题模型基本原理
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常见的主题模型，用于从文本数据中提取主题信息。

LDA基于概率图模型，旨在通过将文档表示为主题的混合以及主题表示为单词的混合，来揭示文本背后的潜在主题分布。

LDA的基本原理如下：
1.数据预处理：首先，对文本数据进行预处理，包括分词、
去除停用词、词干化等步骤，以得到文档的词汇表和单词的频率信息。

2.模型假设：LDA基于以下假设：
o每个文档可以由多个主题组成。

o每个主题具有一定的单词分布。

o每个单词都可以归于某个主题。

3.概率分布模型：LDA建立了以下概率分布模型：
o文档-主题分布：每个文档中各个主题的概率分布。

o主题-单词分布：每个主题中各个单词的概率分布。

4.参数推断：LDA通过推断文档-主题分布和主题-单词分布
来构建模型。

它使用Gibbs采样或变分推断等统计方法来估计这些分布。

5.模型应用：训练完成后，LDA可以用于多种应用，如主题
建模、文本分类、信息检索等。

它可以揭示文本数据中不同主题的分布和主题之间的相关性。

LDA算法的目标是最大化模型对观察数据的似然概率，通过迭代训练过程来估计文档-主题分布和主题-单词分布。

在实际应用中，可以选择合适的主题数目、调整参数和应用降维等技术来提高模型的效果和性能。

需要注意的是，LDA是一种无监督学习方法，它假设一篇文档由多个主题组成且主题是隐含变量。

LDA的原理可以帮助理解文本数据中的主题结构，并在文本挖掘中发挥重要作用。

基于LDA算法的主题模型技术随着信息时代的发展，我们生活中充斥着大量的数据，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了一个亟待解决的问题。

近年来，随着机器学习、自然语言处理等技术的发展，主题模型技术得以广泛应用。

本文将详细介绍一种基于LDA算法的主题模型技术。

1. 主题模型简介主题模型是文本挖掘中的一种重要技术，它通过对文本的分析和处理，将文本数据转化为比较抽象的主题，从而达到对文本的归类、聚类或分类的目的。

主题模型可以应用于文本分类、主题分析、信息聚合等领域。

主题模型的核心思想是将文本中的词汇映射到一个固定的主题空间中。

在这个主题空间中，每个主题都由一组概率分布表示，而每个词则有一定的概率分布属于某个主题。

这样一来，文本就被表示成了一个主题分布的向量，可以进行比较、聚类、分类等操作。

目前比较常用的主题模型算法有LDA、PLSA、NMF等。

2. LDA算法原理LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种概率主题模型算法，它是由Blei、Ng和Jordan在2003年提出的。

LDA算法的核心思想是，每个文档可以由多个主题组成，每个主题又可以由多个单词组成。

具体来说，LDA算法假设文本中的每个单词都是由多个主题组合而成的。

在建立模型时，我们需要定义每个文档中包含的主题数量以及每个主题中包含的单词数量。

这些参数可以设置为常量也可以通过训练来确定。

对于LDA算法而言，我们需要先假设文本中的每个单词都是由多个主题组合而成，然后再根据概率论的理论去估计每个单词所对应的主题。

这样一来，我们就可以对每个文本构造出一个主题-单词矩阵，从而实现对文本的主题建模。

3. LDA算法应用场景LDA算法可以应用于多个场景中，如文本分类、主题分析、信息聚合等领域。

在文本分类中，LDA算法可以将文本中的主题向量和标签向量进行比较，实现对文本分类的目的。

在主题分析中，LDA算法可以发现文本中的隐藏主题，从而帮助人们更好地理解文本。

基于LDA模型的主题分析研究随着网络信息的飞速发展，海量的文本数据不断涌现。

对这些文本数据进行有意义的分析，能够帮助人们更好地了解文本背后的信息和意义。

主题分析是一种常见的文本分析方法，它可以将一篇文本拆分成多个具有语义性的主题，从而帮助人们更好地理解文本内容。

LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型是一种常见的主题分析模型，它在文本分析领域得到了广泛的应用。

本文将介绍LDA模型的原理、应用，并且探讨其优缺点和未来发展方向。

一、LDA模型的原理LDA模型是一种基于贝叶斯概率模型的主题分析方法。

它将文本看做是一系列词汇的集合，将每个文档看做是一系列词汇集合的混合，然后根据这些文档的词汇集合，去推断出它们背后的主题。

LDA模型假设每个文档都由多个主题组成，而每个主题又由多个单词组成。

在LDA模型中，主题是潜在变量，这意味着它们无法直接观测到，但可以从词汇出现的模式来推断。

在模型训练过程中，我们需要不断地调整主题和单词之间的关系，从而得到最优的主题分析结果。

二、LDA模型的应用LDA模型在文本分析领域中有着广泛的应用，例如社交媒体分析、情感分析、文本分类等。

以下是一些LDA模型应用的实例：1. 社交媒体分析LDA模型可以用于分析社交媒体上的话题和趋势。

例如，我们可以使用LDA模型来分析推特上的话题，从而了解用户对某个事件或产品的态度和情感。

该方法还可以用于分析竞争对手的营销策略和用户需求，帮助企业做出更好的决策。

2. 情感分析LDA模型可以用于情感分析，帮助人们了解文本中蕴含的情感，并洞察用户对某些产品、服务或事件的态度。

例如，我们可以使用LDA模型来了解评论中的情感，从而对产品质量、服务质量等进行评估。

3. 文本分类LDA模型可以用于对文本进行分类。

例如，我们可以使用LDA模型对新闻进行分类，从而方便用户选择他们感兴趣的新闻类型。

此外，LDA模型还可以用于研究特定主题的关键词，从而帮助人们更好地了解某些领域的知识体系。

一种基于LDA主题模型的话题发现方法郭蓝天;李扬;慕德俊;杨涛;李哲【摘要】Topic Detection is one of the most important techniques in hot topic extraction and evolution tracking. Due to the high dimensionality problem which hinders processing efficiency and topics mal⁃distribution problem which makes topics unclear, it is difficult to detect topics from a large number of short texts in social network. To address these challenges, we proposed a new LDA ( Latent Dirichlet Allocation) model based topic detection meth⁃od called CBOW⁃LDA topic modeling method. It utilizes a CBOW( Continuous Bag⁃of⁃Word) method to cluster the words, which generate word vectors and clustering by vectors similarity. This method decreases the dimensions of LDA output, and makes topic more clearly. Through the analysis of topic perplexity in the real⁃world dataset, it is obvious that topics detected by our method has a lower perplexity, comparing with word frequency weighing based vectors. In a condition of same number of topic words, perplexity is reduced by about 3%.%话题发现是提取热点话题并掌握其演化规律的关键技术之一。

基于LDA模型的新闻主题聚类分析一、引言主题聚类分析是自然语言处理领域的热门研究方向之一，旨在将大量文本数据聚类成若干个主题，挖掘文本隐含信息，为后续数据分析提供支持。

LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型是一种基于概率统计的主题聚类算法，能够对文本进行抽象表达和无监督分类，具有广泛的应用前景。

本文将从基本原理、模型实现、应用案例等方面，详细介绍基于LDA模型的新闻主题聚类分析。

二、LDA模型的基本原理1. LDA模型概述LDA模型是一种基于概率分布的主题模型，它假设文本中的每个单词都由某个主题生成，并且主题是从一些先验分布中随机采样得到的。

同一篇文本中的单词可以来自不同的主题，而同一主题下的单词具有共性，因此能够自然地对文本进行聚类。

2. LDA模型的生成过程假设我们有一篇文本集合D，其中包含N篇文档和M个单词，每篇文档有K个主题，在LDA模型中，可以通过以下生成过程模拟文本生成的过程：（1）对于每一个主题k，从一个Dirichlet先验分布θ中随机采样得到它的分布参数；（2）对于每一篇文档d，从一个Dirichlet先验分布φ中随机采样得到它的主题分布参数；（3）对于文本中的每一个单词wi，从先前采样得到的分布中随机选择一个主题zk，并从这个主题的词汇分布中随机采样出一个单词wi。

该过程可以用以下图示来表示：3. LDA模型的推断过程在完成LDA模型的生成过程后，我们希望得到每篇文档的主题分布以及每个主题下的单词分布，以便对新文本进行分类。

由于我们只观测到文本中的单词wi，因此需要通过推断过程来计算每篇文档的主题分布以及每个主题下的单词分布。

推断过程可以采用EM算法或变分贝叶斯方法来实现，其中变分贝叶斯方法是目前使用最广泛的推断方法之一。

三、LDA模型的实现步骤1. 文本预处理在进行主题聚类分析前，需要对文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取、词性过滤等。

第22期2020年8月No.22August ，2020基于LDA 的工科科研主题识别与可视化研究摘要：在新工科不断发展建设的背景下，应用型本科高校图书馆如何积极参与、变革服务并支撑新工科建设是需要关注的议题。

文章以中国知网期刊全文数据库收录的近10年来南京工程学院工科文献为数据源，基于隐含狄利克雷分布模型提取研究主题，并利用pyLDAvis 绘制研究主题的可视化结果。

实验结果表明LDA 模型能够有效地辅助图书馆馆员快速识别工科的热点主题，探索高校图书馆馆员利用数据科学技术完善精准知识服务的可能性。

关键词：LDA ；主题识别；知识服务中图分类号：D923.4文献标志码：A 江苏科技信息Jiangsu Science &Technology Information陆阳琪（南京工程学院图书馆，江苏南京211167）作者简介：陆阳琪（1990—），女，江苏南京人，助理馆员，硕士；研究方向：文献计量。

引言为了推动工程教育改革的创新，2017年教育部正式启动了“新工科”计划，并就新工科的内涵特征、发展路径、建设指南等方面的内容形成了新工科建设的“三部曲”——复旦共识、天大行动和北京指南。

在新工科不断发展建设的背景下，高校图书馆作为学校教学和科研服务的保障支撑部门要积极应对，以满足高校新工科建设的要求。

本文尝试以南京工程学院工科类科研文献为数据源，利用隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation ，LDA ）模型提取研究主题，帮助科研人员快速了解研究领域的热点主题，为图书馆助力高校科研工作，完善精准知识服务探索新的路径。

1相关研究从科研成果中挖掘研究热点和主题一直都是图书情报领域的重要研究方向，研究者们利用各种方法和工具对此进行研究，主要有共词分析法、词频分析法、共被引分析法、内容分析法、社会网络、LDA 模型等。

赵蓉英等［1］利用CiteSpaceⅡ对文献进行共引分析和聚类分析，揭示了文献计量学的研究热点和发展趋势。

基于LDA模型的国内图书情报学研究主题发现及演化分析一、本文概述本文旨在利用潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）模型，对国内图书情报学领域的研究主题进行深入的发现与演化分析。

LDA模型作为一种非监督的机器学习技术，能够有效地从大量文本数据中提取隐藏的主题信息，从而揭示学科领域的研究热点、发展趋势以及主题间的关联性。

本文将系统地收集国内图书情报学领域的学术文献，包括期刊论文、会议论文、博硕士学位论文等，构建大规模的文本数据集。

随后，运用LDA模型对数据集进行主题建模，提取出代表性的研究主题。

通过对不同时间段的主题分布进行比较分析，揭示研究主题的演化轨迹和变迁特征。

本文还将结合主题关键词、主题间的关联网络以及时间序列分析等方法，对研究主题的内在结构、相互关联和演化动力进行深入剖析。

这不仅有助于我们全面理解国内图书情报学领域的研究现状和发展趋势，还能为学科领域的未来发展提供有益的参考和启示。

本文的研究结果将有助于图书情报学领域的学者和研究人员把握学科前沿，优化研究方向，同时也能够为政策制定者和图书情报机构提供决策支持和战略参考。

二、模型理论框架在探讨基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的国内图书情报学研究主题发现及演化分析时，首先需要对LDA模型的理论框架有一个清晰的认识。

LDA是一种统计模型，用于发现文档集合中的主题，并推断每个文档的主题分布以及每个主题的词汇分布。

该模型假设每个文档是由多个主题混合而成的，而每个主题则是由一系列词汇组成的。

LDA模型的核心思想是主题的层级分布结构。

具体来说，每个文档(d)可以看作是主题(z)的一个分布，而每个主题则是词汇(w)的一个分布。

通过这种层级贝叶斯方法，LDA能够揭示文档集合中的潜在语义结构。

在应用LDA模型于图书情报学领域时，我们首先需要对研究文献进行预处理，包括分词、去停用词、词性标注等步骤。

信IB与电IEChina Computer&Communication网絡与通信技求2021年第6期基于LDA模型的主题词分析邱夕(新华报业传媒集团，江苏南京210019)摘要：社会网络分析(Social Network Analysis,SNA)是描述群体社会关系的研究领域.主题词分析旨在使用SNA方法来可视化Obama,com中的电子邮件主题词。

训练和测试数据来自无碳服务器。

使用并行计算工具BashReduce进行文字处理，处理速度提高了30%.实验结果表明，在选择适当大小的主题词表的情况下，笔者采用的LDA模型比TF-IDF模型的目标词查找准确率高53.96%.关键词：LDA模型；主题词分析；社会网络分析中图分类号：TP391.1文献标识码：A文章编号：1003-9767(2021)06-199-03Subject Heading Analysis Based on LDA ModelQIU XI(Xinhua Daily Media Group,Nanjing Jiangsu210019,China)Abstract：Social Network Analysis(SNA)is a research field that describes the social relationships of groups.The subject heading analysis aims to use the SNA method to visualize email subject headings in .The training and testing data comes from the carbon-free server ing the parallel computing tool BashReduce for word processing,the processing speed increased by30%.The experimental results show that the LDA model used by the author is53.96%higher than the target word search accuracy of the TF-IDF model under the condition of selecting the appropriate size of the topic vocabulary.Keywords：LDA model;subject term analysis;SNA0引言社会网络分析用于描述群体的特定模式或目标特征[1]o 在过去的研究中，通过有向图模型或加权边图模型实现SNA 中特定群体的连接，如Wang的团队用概率因子图模型描述学术界的书目网络何。

Research on Subject Extraction and Evolution of Information Service Literature Based on LDA Topic
Model
作者： 钱旦敏[1];郑建明[2]
作者机构： [1]南通大学医学院,南通226001;[2]南京大学信息管理学院,南京210023
出版物刊名： 数字图书馆论坛
页码： 16-22页
年卷期： 2019年 第10期
主题词： 信息服务;LDA主题建模;TF-IDF;主题演变
摘要：运用LDA主题模型梳理近22年来国内信息服务研究主题演化情况,为该领域的可持续发展提供借鉴和指导。

以中国知网(CNKI)为信息源,以信息服务为主题检索CSSCI期刊,排除不符合论文,共检索到8908篇论文,并按年文献量趋势划分为4个阶段。

基于TF-IDF构建LDA主题模型,利用MindMapper绘制主题演变图,比较分析信息服务研究主题的持续、弱化、转移与新兴。

模型结果显示,1998年以来我国信息服务领域持续研究主题包括图书馆服务、信息产业服务、资源服务及学科服务;图书馆服务模式和信息伦理研究逐渐弱化、转移;移动信息服务、智库大数据、专业领域信息以及图情计量成为近年来该领域研究热点。

基于LDA模型的乡村振兴研究主题挖掘与热度演化分析冷奇兵
【期刊名称】《安徽农业科学》
【年(卷),期】2024(52)4
【摘要】乡村振兴战略是推动农业高质量发展、促进共同富裕的重要保障。

精准识别乡村振兴研究的主题与热点,有助于在新发展阶段下面向农村地区开展精细化研究提供基础。

以SCI期刊、EI来源期刊、北大核心、CSSCI和CSCD的13184条文献摘要为研究对象,使用词云图和LDA主题建模的方式分析了乡村振兴相关领域的热点主题和变化趋势。

结果显示,学者们最为热衷的是乡村振兴战略、路径和乡村体制及农业农村现代化等宏观方向的研究,而组织振兴、人才振兴和农村土地等具体领域的研究有待进一步扩展。

【总页数】5页(P240-244)
【作者】冷奇兵
【作者单位】塔里木大学经济与管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】S-058
【相关文献】
1.基于LDA模型的国内评论挖掘与情感分析领域主题分析与演化趋势
2.乡村振兴战略背景下大学生公益实践向社会创业转化现状研究——基于LDA主题模型
3.基于LDA模型的教育技术学研究主题挖掘及演化趋势分析
4.基于LDA模型的我国
档案馆非物质文化遗产保护主题挖掘与演化分析--与非遗保护中心对比视角5.基于改进的LDA模型的文献主题挖掘与演化趋势研究--以个人隐私信息保护领域为例
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一种基于LDA的在线主题演化挖掘模型崔凯;周斌;贾焰;梁政【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2010(037)011【摘要】基于文本内容的隐含语义分析建立在线主题演化计算模型,通过追踪不同时间片内主题的变化趋势进行主题演化分析.将Latent Dirichlet Allocation(LDA)模型扩展到在线文本流,建立并实现了在线LDA模型;利用前一时间片的后验概率影响当前时间片的先验概率来维持主题间的连续性;根据改进的增量Gibbs算法进行推理,获取主题-词和文档-主题的概率分布,利用Kullback Leibler(KL)相对熵来衡量主题之间的相似度,从而发现主题演化中的"主题遗传"和"主题变异".实验结果表明,该模型能从互联网语料中找出主题的演化趋势,具有良好的效果.【总页数】5页(P156-159,193)【作者】崔凯;周斌;贾焰;梁政【作者单位】国防科学技术大学计算机学院,长沙,410073;国防科学技术大学计算机学院,长沙,410073;国防科学技术大学计算机学院,长沙,410073;国防科学技术大学计算机学院,长沙,410073【正文语种】中文【中图分类】TP310【相关文献】1.基于LDA的科研项目主题挖掘与演化分析——以NSF海洋酸化研究为例 [J], 王文娟;马建霞2.基于LDA的双通道在线主题演化模型 [J], 曹建平;王晖;夏友清;乔凤才;张鑫3.基于改进的在线LDA模型的主题演化分析 [J], 何建云;陈兴蜀;杜敏;江浩4.基于LDA模型的国内评论挖掘与情感分析领域主题分析与演化趋势 [J], 徐恒;张梦璐;孙德厂5.基于LDA的国内外区块链主题挖掘与演化分析 [J], 周健;张杰;屈冉;闫石因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。