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国家安全情报研究核心著者群体画像与研究洞察——基于Intelligence and National Security期刊的分析 认领 引用
1
作者 胡雅萍 肖咏歌 《科技情报研究》 CSSCI 2026年第1期12-22,共11页
[目的/意义]梳理国际国家安全情报研究发展脉络与知识生产特征,揭示关键学者的群体画像、职业发展模式、合作网络结构与核心研究议题演进,以期为推动我国安全情报学科建设提供借鉴。[方法/过程]基于发文量标准,从Intelligence and Natio... [目的/意义]梳理国际国家安全情报研究发展脉络与知识生产特征,揭示关键学者的群体画像、职业发展模式、合作网络结构与核心研究议题演进,以期为推动我国安全情报学科建设提供借鉴。[方法/过程]基于发文量标准,从Intelligence and National Security期刊中筛选出核心著者,运用履历分析法将国外核心著者履历划分为学科背景、研究方向、科研成果和工作经历4个核心类属进行比较分析,采用LDA主题模型对发文进行主题挖掘,系统识别出情报研究者关注的核心议题。[结果/结论]核心著者群体呈现显著的男性主导、中老年资深学者为主、机构高度集中、学科背景偏重传统人文社科的特征;安全情报研究面临跨学科深度融合不足、学界与实践存在隔阂、技术伦理与法律探讨滞后等问题。 展开更多
关键词 履历分析 核心著者 情报研究 LDA主题挖掘 国家安全情报 群体画像
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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
2
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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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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公讌、帝王与规仿:六朝诗赋“同题共作”之侧影 认领 引用
7
作者 毛金叶 《宜春学院学报》 2025年第2期99-104,共6页
六朝是同题诗、赋创作的繁盛期,“同题共作”伴随着文人宴游集会中作诗活动的兴盛而大量出现,并成为了一道独特的文学景观。由于帝王的主导与参与,同题共作得到文人群体的积极响应,创作出大量应诏奉和型同题之作,丰富了同题诗、赋的类... 六朝是同题诗、赋创作的繁盛期,“同题共作”伴随着文人宴游集会中作诗活动的兴盛而大量出现,并成为了一道独特的文学景观。由于帝王的主导与参与,同题共作得到文人群体的积极响应,创作出大量应诏奉和型同题之作,丰富了同题诗、赋的类型。加之六朝规仿模拟之风盛行,不仅为共时性同题创造了活跃氛围,还实现了规模化的异代同题。同题共作集魏晋南北朝文学发展的几个重要元素于一身,不仅能够从中窥见作家个人的成长,还能透视文学的兴衰。 展开更多
关键词 同题共作 六朝 公讌 帝王 规仿
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科技文献关键词自动标注算法研究 认领 引用 被引量：2
8
作者 倪娜 刘凯 李耀东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第9期175-179,共5页
未标注或遗失关键词给科技文献的分类和导航工作带来一定困难,针对这一问题,提出了基于文献摘要内容的关键词自动标注算法。该算法使用标注过关键词的文献摘要作为训练文本,分别采用语言模型、LatentDirichletAllocation(LDA)模型、Prob... 未标注或遗失关键词给科技文献的分类和导航工作带来一定困难,针对这一问题,提出了基于文献摘要内容的关键词自动标注算法。该算法使用标注过关键词的文献摘要作为训练文本,分别采用语言模型、LatentDirichletAllocation(LDA)模型、ProbabilisticAuthor-Topic模型及语言模型+LDA模型的组合模型对训练集中的摘要文本和关键词建模,建立关键词和组成摘要文本特征词之间的关系,然后利用这些模型在未标注关键词的科技文献摘要上进行关键词的预测。在中英文数据上的实验结果表明,自动标注的关键词能较好地反映科技文献的内容;在所有模型中,语言模型+LDA组合模型的效果最佳。 展开更多
关键词 语言模型 标签预测 Latent Dirichlet Allocation Probabilistic Author-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
9
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
10
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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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
12
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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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
13
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
14
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
15
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
16
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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面向高校智库研究的多层次作者、主题与文本内容的演化分析 认领 引用 被引量：13
17
作者 孙瑞英 马晓伟 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2020年第3期167-176,共10页
【目的/意义】通过对"高校智库"研究期刊文献进行分析,寻找到核心作者与核心主题,梳理其演化过程,为促进"高校智库"建设以及履行咨政、启民与育人使命提供有意义的参考。【方法/过程】采用多层次作者模型,利用文献... 【目的/意义】通过对"高校智库"研究期刊文献进行分析,寻找到核心作者与核心主题,梳理其演化过程,为促进"高校智库"建设以及履行咨政、启民与育人使命提供有意义的参考。【方法/过程】采用多层次作者模型,利用文献计量学的方法对代表性学者、研究团队进行分析,以明确该主题研究领域的核心作者群;基于亲和思维,对不同时期的研究主题进行对比分析,并对核心作者发文的文本进行内容分析,以动态地认识和把握其演化过程与规律。【结果/结论】在此基础上,明确"高校智库"研究现状的优缺点,找到研究空白点,预测研究趋势,为未来"高校智库"研究提供建议,指导"高校智库"建设和实践工作。 展开更多
关键词 高校智库 核心作者 主题演化
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先秦诸家学派的相关系数与特征词研究 认领 引用 被引量：4
18
作者 马创新 梁社会 陈小荷 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第12期129-134,共6页
为了发现先秦诸家学派之间的相关度,找出能够代表各学派主题特征的特征词,该文首次对诸家学派之间的相关关系作量化考察,对诸家思想的主题特征作统计分析。通过研究发现,儒家与道家之间的相关度最高,兵家与墨家之间的相关度最低,道家与... 为了发现先秦诸家学派之间的相关度,找出能够代表各学派主题特征的特征词,该文首次对诸家学派之间的相关关系作量化考察,对诸家思想的主题特征作统计分析。通过研究发现,儒家与道家之间的相关度最高,兵家与墨家之间的相关度最低,道家与其他各学派之间的相关系数的均值最大。该文还通过分析特定学派中各个词型与其他各学派中相同词型的等级之间差额大小,筛选出能够代表学派主题的特征词。 展开更多
关键词 数字人文 诸子百家 相关度 主题
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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
19
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
20
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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