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上下文自编码框架下的科研热点挖掘方法 认领 引用
1
作者 王睿 吕心诚 +1 位作者 陆家豪 周永权 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2026年第5期1089-1098,共10页
高效挖掘科研热点及其对应作者是学术研究领域的重要任务.针对传统作者主题模型忽略上下文语义、难以融合外部知识及缺乏背景主题建模的问题,本文提出了一种基于上下文的神经作者主题模型.该模型利用Transformer捕捉文本的上下文语义以... 高效挖掘科研热点及其对应作者是学术研究领域的重要任务.针对传统作者主题模型忽略上下文语义、难以融合外部知识及缺乏背景主题建模的问题,本文提出了一种基于上下文的神经作者主题模型.该模型利用Transformer捕捉文本的上下文语义以提升主题推断准确性,将单词与作者的预训练嵌入引入解码过程并利用vMF分布对主题进行建模以提升主题质量,同时采用狄利克雷树分布作为先验以区分背景主题与热点主题.此外,本文提出两个量化研究热点与作者关联程度的指标.本文在构建的计算语言学、计算机视觉和数据挖掘3个数据集上进行实验,结果表明,本模型在主题一致性、多样性及作者-主题关联性指标上均优于对比方法,充分验证了其在科研热点挖掘上的优越性. 展开更多
关键词 科研热点挖掘 作者主题模型 von Mises-Fisher分布 狄利克雷树分布
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Mapping the evolution of research topics using ATM and SNA 认领 引用 被引量：1
2
作者 Chunlei YE 《Chinese Journal of Library and Information Science》 2014年第4期46-62,共17页
Purpose:This paper introduces an analysis framework for tracking the evolution of research topics at the selected topics level,covering a research topic’s evolution trend,evolution path and its content changes over t... Purpose:This paper introduces an analysis framework for tracking the evolution of research topics at the selected topics level,covering a research topic’s evolution trend,evolution path and its content changes over time.Design/methodology/approach:After the topics were recovered by the author-topic model,we first built the keyword-topic co-occurrence network to track the dynamics of topic trends.Then a single-mode network was constructed with each node representing a topic and edge indicating the relationship between topics.It was used to illustrate the evolution path and content changes of research topics.A case study was conducted on the digital library research in China to verify the effectiveness of the analysis framework.Findings:The experimental results show that this analysis framework can be used to track evolution of research topics at a micro level and using social network analysis method can help understand research topics’evolution paths and content changes with the passage of time.Research limitations:Using the analysis framework will produce limited results when examining unstructured data such as social media data.In addition,the effectiveness of the framework introduced in this paper needs to be verified with more research topics in information science and in more scientific fields.Practical implications:This analysis framework can help scholars and researchers map research topics’evolution process and gain insights into how a field’s topics have evolved over time.Originality/value:Tbe analysis framework used in this study can help reveal more micro evolution details.The index to measure topic association strength defined in this paper reflects both similarity and dissimilarity between topics,which belps better understand research topics’evolution paths and content changes. 展开更多
关键词 Topic evolution Social network analysis(SNA) Author-topic model(ATM) Digital library Topic network
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专利视角下基于作者—主题模型的企业潜在技术竞合关系研究——以“一汽”氢燃料电池汽车为例 认领 引用 被引量：2
3
作者 唐恒 施国强 赫英淇 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2025年第10期148-157,共10页
[目的/意义]识别并预测潜在技术竞合关系是企业制胜的关键。提出一种系统化的竞合分析方法,弥补现有研究将竞争与合作割裂探讨的局限,揭示企业在复杂动态环境中的多维互动关系,为战略决策提供理论支撑与方法指导。[方法/过程]在专利视角... [目的/意义]识别并预测潜在技术竞合关系是企业制胜的关键。提出一种系统化的竞合分析方法,弥补现有研究将竞争与合作割裂探讨的局限,揭示企业在复杂动态环境中的多维互动关系,为战略决策提供理论支撑与方法指导。[方法/过程]在专利视角下,构建并分析竞争与合作的动态框架,运用拓展的语义分析技术——“作者—主题模型”对专利说明书进行挖掘,解析企业与技术主题的关联,计算市场与技术资源两个维度的相似度,刻画企业在全产业链范围的潜在竞合关系。[结果/结论]企业的技术竞争对手不仅包括同业竞争者,还应当警惕产业链上下游的潜在进入者;技术合作伙伴除了上游供应商,还可能涵盖国际同行以及采用相似技术的跨界组织等;竞争与合作在市场与技术创新影响下可能相互转化。此方法拓展了竞合研究的思路,有助于企业优化技术布局并提升决策科学性。 展开更多
关键词 专利 潜在技术竞合关系 作者—主题模型 动态竞争分析框架
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探寻颠覆性技术的基础研究来源:基于个体创新主体视角 认领 引用 被引量：1
4
作者 何郁冰 何丽 徐美娟 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2025年第10期1300-1314,共15页
颠覆性技术是推动科技革命和产业变革的关键因素,通常源自基础科学的重大突破。探寻颠覆性技术的基础研究来源对于识别核心基础学科、预测技术趋势具有重要意义。其中,个体层面的创新主体发挥了重要的桥梁作用。以中国石墨烯领域为例,... 颠覆性技术是推动科技革命和产业变革的关键因素,通常源自基础科学的重大突破。探寻颠覆性技术的基础研究来源对于识别核心基础学科、预测技术趋势具有重要意义。其中,个体层面的创新主体发挥了重要的桥梁作用。以中国石墨烯领域为例,基于个体创新主体视角,探讨了基础研究与颠覆性技术之间存在的知识关联与群体知识异质性。首先,通过识别颠覆性技术筛选出相应的个体创新主体,收集科学论文数据;其次,利用作者-主题模型(author-topic model,ATM)进行主题识别,通过主题相似度分析基础研究与颠覆性技术的知识关联情况;最后,根据颠覆性技术发明数量划分个体创新主体群,利用主题多样性指标分析低产创新主体群和高产创新主体群的研究兴趣多样性,并构建作者-主题关联知识网络,分析基础研究与颠覆性技术的群体异质性。研究结果表明,中国石墨烯领域的科学和技术主题都经历由浅入深的演变,个体创新主体的基础研究与颠覆性技术之间存在知识关联,而且随着时间推移而逐渐紧密;发明不同数量颠覆性专利的个体创新主体在主题多样性和主体紧密程度方面存在一定差异,高产发明人在保持研究多样性的同时逐步增加研究深度,形成特定的研究体系,群体内具有“小世界”效应。研究结论为识别、培育和发展颠覆性技术,推进颠覆性技术导向的基础研究提供了情报支撑。 展开更多
关键词 基础研究 颠覆性技术 个体创新主体 ATM模型
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基于三维分析框架的公共数据授权运营政策量化 认领 引用 被引量：2
5
作者 陈美 贾怡敏 张峥峥 《图书情报知识》 CSSCI 北大核心 2025年第5期114-125,158,共12页
[目的/意义]公共数据授权运营作为当前的重要研究问题,整合公共数据授权运营相关政策进行文本分析,能够为当前公共数据授权运营发展提供有力参考。[研究设计/方法]以44项省级、地市级以及区县级公共数据授权运营政策为研究对象,构建政... [目的/意义]公共数据授权运营作为当前的重要研究问题,整合公共数据授权运营相关政策进行文本分析,能够为当前公共数据授权运营发展提供有力参考。[研究设计/方法]以44项省级、地市级以及区县级公共数据授权运营政策为研究对象,构建政策工具—政策主题—政策效力三维框架,综合使用NVivo、结构主题模型以及PMC指数模型方法,深入探究政策的内涵特征、主题重点与运行效果。[结论/发现]针对当前我国公共数据授权运营政策存在的公共数据可开放领域不明以及政策仍处初级阶段等突出问题,提出包括收集并充分考虑各利益相关方的意见、界定可开放领域、明确民营市场主体参与条件、方式和完善法律法规体系在内的政策建议。[创新/价值]将NVivo、结构主题模型以及PMC指数模型等多种方法进行融合,对公共数据授权运营政策进行专门研究,并开展多维度的政策量化分析。 展开更多
关键词 公共数据授权运营 政策量化 政策工具 结构主题模型(STM) PMC指数模型
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基于结构主题模型的公共数据授权运营政策分析 认领 引用 被引量：2
6
作者 史卓润 赵玉攀 颜如玉 《科技情报研究》 CSSCI 2025年第2期72-81,共10页
[目的/意义]公共数据授权运营政策对进一步指导与规范公共数据授权运营实践,促进公共数据的开发与利用有着重要的指导作用。对现有的公共数据授权运营政策进行分析,能够为公共数据授权运营实践的开展和政策的制定与完善提供重要参考。[... [目的/意义]公共数据授权运营政策对进一步指导与规范公共数据授权运营实践,促进公共数据的开发与利用有着重要的指导作用。对现有的公共数据授权运营政策进行分析,能够为公共数据授权运营实践的开展和政策的制定与完善提供重要参考。[方法/过程]文章选取我国各级政府出台的公共数据授权运营的相关政策,运用结构主题模型对现有政策文本进行分析与评估。[结果/结论]研究表明,现有的公共数据授权运营政策重点关注数据安全、数据共享开放和运营监管3类主题。其中,对公共数据运营平台的监管关注较多,而对数据安全和数据开发的关注较少。基于此,文章提出针对性的对策建议,以期为公共数据授权运营的实践和政策制定提供参考。 展开更多
关键词 公共数据 授权运营 结构主题模型 政策分析 主题识别 主题分析 政策制定
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Topic Model for Chinese Medicine Diagnosis and Prescription Regularities Analysis:Case on Diabetes 认领 引用 被引量：9
7
作者 张小平 周雪忠 +3 位作者 黄厚宽 冯奇 陈世波 刘保延 《Chinese Journal of Integrative Medicine》 SCIE CAS 2011年第4期307-313,共7页
Induction of common knowledge or regularities from large-scale clinical data is a vital task for Chinese medicine（CM）.In this paper,we propose a data mining method,called the Symptom-Herb-Diagnosis topic（SHDT） mod... Induction of common knowledge or regularities from large-scale clinical data is a vital task for Chinese medicine（CM）.In this paper,we propose a data mining method,called the Symptom-Herb-Diagnosis topic（SHDT） model,to automatically extract the common relationships among symptoms,herb combinations and diagnoses from large-scale CM clinical data.The SHDT model is one of the multi-relational extensions of the latent topic model,which can acquire topic structure from discrete corpora（such as document collection） by capturing the semantic relations among words.We applied the SHDT model to discover the common CM diagnosis and treatment knowledge for type 2 diabetes mellitus（T2DM） using 3 238 inpatient cases.We obtained meaningful diagnosis and treatment topics（clusters） from the data,which clinically indicated some important medical groups corresponding to comorbidity diseases（e.g.,heart disease and diabetic kidney diseases in T2DM inpatients）.The results show that manifestation sub-categories actually exist in T2DM patients that need specific,individualised CM therapies.Furthermore,the results demonstrate that this method is helpful for generating CM clinical guidelines for T2DM based on structured collected clinical data. 展开更多
关键词 latent Dirichlet allocation Author-Topic model Dirichlet priori Chinese medicine Symptom-Herb-Diagnosis topic model
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基于话题标签的微博主题挖掘 认领 引用 被引量：10
8
作者 李敬 印鉴 +1 位作者 刘少鹏 潘雅丽 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期30-35,共6页
随着互联网的发展,微博已成为人们获取信息的主要平台,为从海量微博中挖掘出有价值的主题信息,结合微博中的会话、转发和话题标签,将微博划分为用户兴趣、用户互动和话题微博3类,提出基于作者主题模型(ATM)的话题标签主题模型HC-ATM,使... 随着互联网的发展,微博已成为人们获取信息的主要平台,为从海量微博中挖掘出有价值的主题信息,结合微博中的会话、转发和话题标签,将微博划分为用户兴趣、用户互动和话题微博3类,提出基于作者主题模型(ATM)的话题标签主题模型HC-ATM,使用Gibbs抽样法对模型进行推导,获取微博主题结构。在Twitter数据集上的实验结果表明,与ATM模型和基于潜在狄利克雷分布的微博生成模型相比,HC-ATM模型的主题困惑度更小、差异度更大,并且能有效挖掘出不同微博类型的主题分布。 展开更多
关键词 主题挖掘 微博 社交网络 话题标签主题模型 作者主题模型
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一种融合表示学习与主题表征的作者合作预测模型 认领 引用 被引量：10
9
作者 张鑫 文奕 许海云 《数据分析与知识发现》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2021年第3期88-100,共13页
【目的】提出融合网络表示学习和作者主题模型的科研合作预测方法。【方法】基于经典网络表示学习方法计算得到作者节点的嵌入式向量表示,采用余弦相似度计算作者的结构相似性;基于作者主题模型计算得到作者的主题向量表征,采用Hellinge... 【目的】提出融合网络表示学习和作者主题模型的科研合作预测方法。【方法】基于经典网络表示学习方法计算得到作者节点的嵌入式向量表示,采用余弦相似度计算作者的结构相似性;基于作者主题模型计算得到作者的主题向量表征,采用Hellinger距离计算作者主题相似性。再将两种相似性方法进行线性特征融合,采用贝叶斯优化方法进行融合超参数选择。【结果】用NIPS论文数据进行实证研究,经过贝叶斯参数选择后效果最好的node2vec+ATM模型,预测的AUC值达到0.9271,比基准模型提高0.1856,也优于现有的一些融合外部信息的表示学习模型。【局限】仅考虑作者文章内容信息,没有将作者单位、地理位置等更多属性信息融入模型。【结论】本文提出的融合模型考虑了结构与内容特征,能够得到比简单网络表示学习更好的合作预测效果。 展开更多
关键词 网络表示学习 作者主题模型 模型融合 合作预测
基于ATM模型的专利权人话语权评价研究——以网络安全领域为例 认领 引用 被引量：6
10
作者 赵蓉英 常茹茹 +1 位作者 李丹阳 戴祎璠 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2021年第11期36-43,共8页
[目的/意义]在当前日益复杂的国际形势下,构建中国话语权评价科学理论、方法及应用体系的研究成为当下重要而紧迫的命题。对专利权人话语权进行评价研究有利于明确我国技术发展态势,辅助国家、企业决策,推动科技发展。[方法/过程]文章... [目的/意义]在当前日益复杂的国际形势下,构建中国话语权评价科学理论、方法及应用体系的研究成为当下重要而紧迫的命题。对专利权人话语权进行评价研究有利于明确我国技术发展态势,辅助国家、企业决策,推动科技发展。[方法/过程]文章在对专利权人话语权概念进行界定的基础上,设计专利权人话语权评价体系,并基于ATM模型从网络与基础设施安全、数据存储与交换安全、应用安全、威胁情报监控、终端设备安全与云安全5类主题对专利权人进行分类评价。[结果/结论]发现使用ATM模型对专利权人进行主题分类并在各主题内对评价结果进行分析的评价方法更具有全面行和科学性。利用该评价方法不仅挖掘了英特尔、火眼、国家电网等表现优异的标杆企业,还明确了我国在网络安全领域提高话语权的方向。我国在保持网络与基础设施安全、数据存储与交换安全、应用安全三类技术方向的优势外,还要努力加强专利权人的引导能力。 展开更多
关键词 专利权人话语权 话语权评价 专利计量法 ATM模型 网络安全
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基于作者-主题二分网络的学术共同体发现研究——以图书情报领域为例 认领 引用 被引量：6
11
作者 许鑫 李美玉 +1 位作者 陈红伶 李倩 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2022年第11期163-169,204,共7页
[目的/意义]提出一种基于研究主题的学术共同体发现方法,识别出以作者研究兴趣偏好为依据的“小同行”学术共同体,为完善同行评议机制以及促进学术交流提供参考。[方法/过程]利用作者-主题模型对图情领域期刊论文的题录摘要数据进行训练... [目的/意义]提出一种基于研究主题的学术共同体发现方法,识别出以作者研究兴趣偏好为依据的“小同行”学术共同体,为完善同行评议机制以及促进学术交流提供参考。[方法/过程]利用作者-主题模型对图情领域期刊论文的题录摘要数据进行训练,生成作者-主题分布矩阵,根据作者研究主题的相似度对作者进行聚类并可视化。[结果/结论]基于作者-主题二分网络的学术共同体发现相比于传统的基于合著关系、引证关系以及作者-关键词耦合关系等的社区发现,更能揭示作者之间基于研究主题凝聚的学术关系,可为同行评议专家的遴选工作提供新思路。 展开更多
关键词 学术共同体 社区发现 作者—主题模型 二模网络
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结合微博关注特性的UF_AT模型用户兴趣挖掘研究 认领 引用 被引量：5
12
作者 王永贵 张旭 +1 位作者 任俊阳 刘宪国 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第7期1982-1985,共4页
微博作为国内主流社交网站,信息量与日俱增。目前微博用户兴趣挖掘方法大多停留在研究用户浏览网页时点击行为、用户所发微博内容或所在社区等表象层面,尚未深入到微博用户使用特性层面。从用户微博内容出发,结合用户关注对象微博,提出... 微博作为国内主流社交网站,信息量与日俱增。目前微博用户兴趣挖掘方法大多停留在研究用户浏览网页时点击行为、用户所发微博内容或所在社区等表象层面,尚未深入到微博用户使用特性层面。从用户微博内容出发,结合用户关注对象微博,提出一种改进作者主题模型UF_AT(users focus-author topic)。最后对真实数据进行实验得出,模型在用户兴趣主题以及主题词概率值上均高于AT模型,而且用户兴趣主题准确、全面,同时验证了UF_AT模型在挖掘用户兴趣中的有效性。 展开更多
关键词 微博 用户关注特性 作者主题模型 兴趣挖掘
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面向科研人员兴趣画像的多语作者主题模型研究 认领 引用 被引量：5
13
作者 李岩 刘志辉 高影繁 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第6期601-608,共8页
全球化背景下,从不同语种的海量科研文献数据集中自动挖掘隐含主题,精准刻画科研人员研究兴趣是信息服务迈向知识服务的关键问题,也是跨语言信息检索的关键技术之一。目前刻画科研人员兴趣的方法多基于其某一语种的文献,不适用于多语言... 全球化背景下,从不同语种的海量科研文献数据集中自动挖掘隐含主题,精准刻画科研人员研究兴趣是信息服务迈向知识服务的关键问题,也是跨语言信息检索的关键技术之一。目前刻画科研人员兴趣的方法多基于其某一语种的文献,不适用于多语言数据集。本文在作者主题模型和多语言主题模型的基础上提出了多语作者主题(JointAT)模型,可从多语言数据集刻画作者兴趣,并给出了一种估计JointAT模型参数的吉布斯采样方法。实验结果表明,JointAT模型与作者主题(AT)模型相比具有更好的泛化能力。 展开更多
关键词 主题模型 多语作者主题模型 研究兴趣 吉布斯采样
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基于主题偏好的在线健康社区用户兴趣群体识别研究——以医享网为例 认领 引用 被引量：12
14
作者 董伟 陶金虎 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2021年第3期88-93,119,共6页
【目的/意义】用户对健康信息的需求存在一定的差异,并形成不同的兴趣群体,对用户兴趣群体的发现以及组成机构的分析,有助于探索在线健康社区中知识转移与扩散的相关规律。【方法/过程】本研究借助ATM模型,通过文本聚类识别用户偏好主题... 【目的/意义】用户对健康信息的需求存在一定的差异,并形成不同的兴趣群体,对用户兴趣群体的发现以及组成机构的分析,有助于探索在线健康社区中知识转移与扩散的相关规律。【方法/过程】本研究借助ATM模型,通过文本聚类识别用户偏好主题,引入用户映射表和海林格距离算法,对用户兴趣群进行识别,并其分布结构和偏好主题内容进行了分析;同时,将医享网作为案例进行研究,进一步识别和分析健康社区的用户兴趣群及其相关特征。【结果/结论】采用本研究框架识别出来医享网痛风社区可分为保健、症状与治疗三个偏好主题;在此基础上结合用户兴趣群体结构分析和偏好主题具体内容,发现不同兴趣群体规模有所差别,组成结构具有一定的交叉性,并在一定程度上根据疾病发展的阶段性特征,存在动态迁移性。【创新/局限】基于主题-用户映射关系,对在线健康社区中偏好相似用户群和主题偏好分布规律进行探索,今后可进一步完善模型对不均衡文本的处理能力。 展开更多
关键词 主题偏好 群体识别 ATM 作者主题模型 在线健康社区
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基于AT模型的微博用户兴趣挖掘研究 认领 引用 被引量：5
15
作者 王永贵 张旭 刘宪国 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第13期126-130,144,共5页
随着微博的日趋流行与广泛使用,新浪等微博网站已经成为海量信息的来源,虽然传统的文本主题挖掘方法已经得到广泛的应用研究,但对于微博这种特殊结构的文本,传统的挖掘算法不能很好地对其进行研究。为了弥补目前微博平台主题挖掘方法的... 随着微博的日趋流行与广泛使用,新浪等微博网站已经成为海量信息的来源,虽然传统的文本主题挖掘方法已经得到广泛的应用研究,但对于微博这种特殊结构的文本,传统的挖掘算法不能很好地对其进行研究。为了弥补目前微博平台主题挖掘方法的不足,以及考虑到微博信息的稀疏性,多维性等特点,提出有针对性的预处理方法,将用户微博数据与AT模型结合,通过吉布斯采样进行微博主题挖掘,对作者主题进一步提取得到用户兴趣。通过在真实数据集上的实验,以及与LDA模型对比,证明该模型能有效得到微博主题。 展开更多
关键词 微博 主题挖掘 AT模型 吉布斯采样
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垂直学习社区基于学习兴趣与风格的社会化推荐算法 认领 引用 被引量：4
16
作者 王扶东 俞立群 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第1期24-29,共6页
垂直学习社区包含了海量的学习资源,出现了信息过载现象,个性化推荐是解决这个难题的方法之一.但垂直学习社区中评分数据稀疏而文本、社交信息丰富,传统的协同过滤推荐算法不完全适用.基于用户产生的文本和行为信息,利用作者主题模型构... 垂直学习社区包含了海量的学习资源,出现了信息过载现象,个性化推荐是解决这个难题的方法之一.但垂直学习社区中评分数据稀疏而文本、社交信息丰富,传统的协同过滤推荐算法不完全适用.基于用户产生的文本和行为信息,利用作者主题模型构建新的用户学习兴趣相似度衡量模型;根据用户交互行为信息综合考虑信任与不信任因素构建用户全面信任关系计算全面信任度;通过分析用户多维度学习行为模式,自动识别用户学习风格;最后提出融合兴趣相似度、全面信任度及学习风格的社会化推荐算法.用垂直学习社区网站CSDN实际数据集进行了实验分析.结果表明本文提出的推荐方法能更好向用户推荐其感兴趣的学习资源,有效地提高了推荐精度,进而提高用户学习效果. 展开更多
关键词 社会化推荐 作者主题模型 全面信任关系 学习风格模型 学习资源
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基于概率主题模型的文献知识挖掘 认领 引用 被引量：27
17
作者 王萍 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2011年第6期583-590,共8页
对海量的科技文献资源进行知识挖掘能够发现大量有价值的、潜在的知识,有效地提高文献信息的可用性。作者前期研究验证了使用LDA主题模型进行文献知识挖掘的可行性。本文提出了一种新的概率主题模型：Topic-Author模型,该模型对文献的... 对海量的科技文献资源进行知识挖掘能够发现大量有价值的、潜在的知识,有效地提高文献信息的可用性。作者前期研究验证了使用LDA主题模型进行文献知识挖掘的可行性。本文提出了一种新的概率主题模型：Topic-Author模型,该模型对文献的文本信息和作者信息进行联合建模,在分析文献主题同时,发现相关主题方向的研究者分布。基于Topic-Author模型,提出了多维度文献知识挖掘的方法,包括主题挖掘,专家发现,文献标注,重要文献挖掘,文献相似度分析,研究趋势分析和主题关系挖掘。基于教育技术学文献数据集,进行了实验研究。 展开更多
关键词 概率主题模型 Topic-Author模型 文献 文献知识挖掘
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结合作者与地理信息的主题建模 认领 引用 被引量：2
18
作者 张寅 汤斯亮 +3 位作者 罗杰斯 鲁伟明 邵健 吴飞 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期1180-1187,共8页
为了对带有地理信息的位置相关图像进行有效的主题建模,提出一种结合作者与地理信息的主题建模算法——AGTM.首先在地理相关主题建模过程中引入数据发布者的信息,并利用发布者之间所存在的好友关系来提高主题建模结果的准确度;在建模过... 为了对带有地理信息的位置相关图像进行有效的主题建模,提出一种结合作者与地理信息的主题建模算法——AGTM.首先在地理相关主题建模过程中引入数据发布者的信息,并利用发布者之间所存在的好友关系来提高主题建模结果的准确度;在建模过程中基于如果2个图像的发布者相同或者发布者之间存在着好友关系,那么他们所发布的图像数据极可能从属于同一地理相关主题这样一个假设,假设图像发布者以某个概率分布于若干社会群组中,而群组又以一定概率分布于某些地理区域之上,使得在主题模型生成过程中充分利用了以往被忽略的发布者属性.使用Flickr中的图像作为数据集进行实验,结果表明,AGTM算法显著提高了模型的准确度和可解释性. 展开更多
关键词 主题建模 地理信息 作者关系
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基于LDA主题模型的“作者—内容—方法”多重共现分析——以图书情报学为例 认领 引用 被引量：25
19
作者 周娜 李秀霞 高丹 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2019年第6期144-148,123,共5页
[目的/意义]探究一个学科领域权威作者学术文献的研究主题和研究方法之间的关系,对后来研究者确定研究主题、选择研究方法起到一定的指导作用。[方法/过程]选取CNKI数据库中16种图书情报学核心期刊文献,统计近10年发表文献≥30篇的作者... [目的/意义]探究一个学科领域权威作者学术文献的研究主题和研究方法之间的关系,对后来研究者确定研究主题、选择研究方法起到一定的指导作用。[方法/过程]选取CNKI数据库中16种图书情报学核心期刊文献,统计近10年发表文献≥30篇的作者113位,共计文献6201篇,利用LDA模型提取文献主题;人工对识别出的主题进行类型划分;通过自编程序,建立作者、研究内容和研究方法之间的关系;最后通过Ucinet 6生成"作者-内容-方法"多重共现网络。[结果/结论]研究结果表明:"作者-内容-方法"多重共现网络不仅可以发现该领域的权威作者、热点研究内容,还可得到作者、研究内容与研究方法之间的关联。研究可为揭示学科领域隐性知识组合提供新的范式。 展开更多
关键词 作者-内容-方法 主题网络 LDA主题模型 共现网络 多重共现 图书情报学
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面向企业工程问题的专家推荐算法 认领 引用 被引量：2
20
作者 马建红 张烔 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第1期159-165,共7页
企业生产一线经常会遇到各种工程难题,需要在专家的帮助下才能得到有效解决。当前的学术资源推荐系统没有深入挖掘问题与解决方案之间的潜在知识关联,无法针对某一工程问题推荐出合适的专家。针对待解决的企业工程问题推荐专家进行的系... 企业生产一线经常会遇到各种工程难题,需要在专家的帮助下才能得到有效解决。当前的学术资源推荐系统没有深入挖掘问题与解决方案之间的潜在知识关联,无法针对某一工程问题推荐出合适的专家。针对待解决的企业工程问题推荐专家进行的系统研究如下:1)通过专家合著网络来计算专家影响力,并结合作者次序信息构成合著者之间的偏序信息,提出了融入合著者偏序信息的主题模型,即APO-ACT模型,使作者-会议-主题(ACT)模型能更好地挖掘核心专家,更适用于推荐系统;2)通过问题知识模型挖掘问题与解决方案间的潜在知识关联。融合企业创新方法案例库,针对待解决的企业工程问题文本描述,提出并实现了一种将理论、技术及实践相结合的专家推荐算法。通过实验证明,基于APO-ACT主题模型的推荐方法在保证推荐准确率的同时能够更好地挖掘核心专家,优于基于内容的推荐和基于ACT主题模型的推荐。 展开更多
关键词 合著网络 主题提取 学术推荐 ACT模型
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