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基于STM的冰雪旅游短视频评论南北地域差异研究——以抖音平台为例 认领 引用
1
作者 徐明 华启阳 魏胜 《自然资源学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2026年第7期2049-2070,共22页
中国冰雪旅游产业在“南展西扩东进”战略推动下迅猛发展,冰雪旅游逐渐从区域性活动转变为全民性消费热点。短视频平台作为塑造冰雪旅游形象及开展精准宣传的核心场域,其用户评论呈现的南北地域文化差异亟待深入研究。采用STM结构主题模... 中国冰雪旅游产业在“南展西扩东进”战略推动下迅猛发展,冰雪旅游逐渐从区域性活动转变为全民性消费热点。短视频平台作为塑造冰雪旅游形象及开展精准宣传的核心场域,其用户评论呈现的南北地域文化差异亟待深入研究。采用STM结构主题模型,以抖音平台上的218656条冰雪旅游视频评论为数据基础,将南北地域作为协变量,提取出15个主题,并将其聚类为项目体验、初始印象、情感共鸣和游客感知价值四个核心维度。结合情感分析和被点赞倾向量化南北用户在评论主题上的分化规律,结果表明:(1)在主题分布上,南方用户评论集中于情感共鸣与初始印象维度,侧重于感性体验;而北方用户则更多聚焦于游客感知价值与项目体验维度,体现出关注理性批判。(2)在情感表达上,南方用户的整体情感倾向更为积极;北方用户在游客感知价值维度呈现负面情感,但在感性叙事型和无人声的视频中情感倾向更为积极。(3)在传播效果上,南方评论在所有维度的被点赞倾向均高于北方,表明其表达方式更易引发广泛的情感共鸣。研究通过解析冰雪旅游短视频评论的南北分异,深化了对不同地域感知价值、情感倾向、文化差异的理解,为制定冰雪旅游形象宣传与地域文化协同传播策略提供了有益参考。 展开更多
关键词 冰雪旅游 结构主题模型 南北差异 用户评论 认知差异
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A Structural Topic Model for Exploring User Satisfaction with Mobile Payments 认领 引用
2
作者 Jang Hyun Kim Jisung Jang +1 位作者 Yonghwan Kim Dongyan Nan 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2022年第11期3815-3826,共12页
This study explored user satisfaction with mobile payments by applying a novel structural topic model.Specifically,we collected 17,927 online reviews of a specific mobile payment(i.e.,PayPal).Then,we employed a struct... This study explored user satisfaction with mobile payments by applying a novel structural topic model.Specifically,we collected 17,927 online reviews of a specific mobile payment(i.e.,PayPal).Then,we employed a structural topic model to investigate the relationship between the attributes extracted from online reviews and user satisfaction with mobile payment.Consequently,we discovered that“lack of reliability”and“poor customer service”tend to appear in negative reviews.Whereas,the terms“convenience,”“user-friendly interface,”“simple process,”and“secure system”tend to appear in positive reviews.On the basis of information system success theory,we categorized the topics“convenience,”“user-friendly interface,”and“simple process,”as system quality.In addition,“poor customer service”was categorized as service quality.Furthermore,based on the previous studies of trust and security,“lack of reliability”and“secure system”were categorized as trust and security,respectively.These outcomes indicate that users are satisfied when they perceive that system quality and security of specific mobile payments are great.On the contrary,users are dissatisfied when they feel that service quality and reliability of specific mobile payments is lacking.Overall,our research implies that a novel structural topic model is an effective method to explore mobile payment user experience. 展开更多
关键词 Mobile payment user satisfaction online review structural topic model
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基于STM的我国图书馆学与情报学研究主题演化与差异分析 认领 引用 被引量：3
3
作者 纪潇玲 张明平 +3 位作者 刘桂锋 王琦 刘琼 韩牧哲 《图书馆学研究》 CSSCI 北大核心 2025年第5期2-15,52,共14页
全面、深入、系统总结30年来我国图书馆学与情报学的研究主题规律,揭示图书馆学与情报学研究主题演化的共同特征与细微差异,为学科的守正创新,特别是构建有中国特色的自主信息资源管理知识体系奠定坚实基础。通过收集中国知网数据库中1... 全面、深入、系统总结30年来我国图书馆学与情报学的研究主题规律,揭示图书馆学与情报学研究主题演化的共同特征与细微差异,为学科的守正创新,特别是构建有中国特色的自主信息资源管理知识体系奠定坚实基础。通过收集中国知网数据库中1994年至2023年图书馆学和情报学的14本核心期刊论文摘要,按照图书馆学、情报学进行学科划分,使用结构主题模型探究图书馆学和情报学30年整体发展态势、主题偏好以及差异对比。研究识别出23个研究主题,其中图书馆学与情报学共同的研究主题有5个,图书馆学、情报学各自明显偏好主题分别为8个和10个。 展开更多
关键词 图书馆学 情报学 结构主题模型 差异对比
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基于BERTopic主题建模的“Assessing Writing”研究趋势演化分析 认领 引用 被引量：2
4
作者 李锦焱 张丹 高慧敏 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第4期97-104,M0008,共8页
通过深入挖掘期刊研究主题与预测学术发展趋势,研究人员能够更精准地把握学科方向,紧跟前沿动态。然而,期刊摘要作为短文本,其结构化特点、高维稀疏的向量表示、语义结构复杂性以及数据噪声等因素,对传统主题建模方法构成了严峻挑战。... 通过深入挖掘期刊研究主题与预测学术发展趋势,研究人员能够更精准地把握学科方向,紧跟前沿动态。然而,期刊摘要作为短文本,其结构化特点、高维稀疏的向量表示、语义结构复杂性以及数据噪声等因素,对传统主题建模方法构成了严峻挑战。针对这一问题,提出了一种基于BERTopic的主题演化分析模型。模型融合了预训练语言模型在语义表征方面的优势与层次化聚类算法的结构建模能力,同时重构词项加权策略,引入词频的次线性变换机制以优化传统词权计算方法,从而有效削弱高频词的干扰,突出对区分主题具有关键意义的词项,显著提升了模型的主题区分度和语义表征能力。以“Assessing Writing”期刊为研究对象,围绕不同时期写作评估领域的研究成果开展实证分析。通过系统梳理各阶段的研究主题与发展方向,挖掘其动态演化规律。实验结果表明,能够准确捕捉写作评估领域的研究热点变化,清晰揭示其发展脉络,在处理期刊摘要等短文本数据时展现出良好的实用性与有效性,为相关领域的学术研究和趋势预测提供了可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 主题建模 BERTopic 语义结构 主题表征 次线性变换
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多元用户视角下的微博“政府数据开放”主题演化与情感倾向研究 认领 引用 被引量：1
5
作者 陈美 贾怡敏 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2026年第3期31-41,共11页
【目的/意义】政府数据开放已成为公共治理领域日益重要的话题,引发了广泛的社会关注与讨论。【方法/过程】本文以“政府数据开放”为关键词,采集了2022年10月28日至2024年11月13日期间的微博文本数据。利用结构主题模型(Structural Top... 【目的/意义】政府数据开放已成为公共治理领域日益重要的话题,引发了广泛的社会关注与讨论。【方法/过程】本文以“政府数据开放”为关键词,采集了2022年10月28日至2024年11月13日期间的微博文本数据。利用结构主题模型(Structural Topic Modeling)和SnowNLP情感分析方法对数据展开深入分析,旨在揭示公众对政府数据开放的认知、期望和情感倾向。【结果/结论】研究发现,公众讨论的核心话题主要集中在数字创新、社会保障等领域,且在特定政策发布或重大事件发生时,讨论热度显著上升;情感倾向总体呈积极态度,但态度是复杂化的,表现为既期待数据开放带来的透明度和问责性,又担忧数据安全和效率问题;可视化分析揭示了不同账户类型在各主题上的情感倾向差异,展现了不同群体对政府数据开放议题的多样化态度与观点。【创新/局限】本文不仅明确了公众在数据开放议题中的看法,也为政策制定者提供了重要反馈,助力政府在推进数据开放时平衡透明度与安全性之间的关系,实现更为高效与可持续的公共治理。 展开更多
关键词 政府数据开放 结构主题模型 SnowNLP情感分析工具 多元用户 数据爬取
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南北方冰雪旅游景区游客体验对游客感情影响的组态路径研究 认领 引用 被引量：1
6
作者 魏胜 梅抗杰 +1 位作者 徐明 汤姿 《自然资源学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2026年第3期743-766,共24页
在“南客北上”体验冰雪旅游的热潮下,北方冰雪旅游景区如何抓住机遇,南方冰雪旅游景区如何与北方冰雪旅游景区互通互鉴,成为南北方冰雪旅游景区持续发展的关键问题。搜集了61个冰雪旅游景区的5万余条游客评论,采用文本情感分析、结构... 在“南客北上”体验冰雪旅游的热潮下,北方冰雪旅游景区如何抓住机遇,南方冰雪旅游景区如何与北方冰雪旅游景区互通互鉴,成为南北方冰雪旅游景区持续发展的关键问题。搜集了61个冰雪旅游景区的5万余条游客评论,采用文本情感分析、结构主题模型、层次聚类和模糊集定性比较分析等方法,旨在挖掘冰雪旅游游客体验的内容,比较分析不同条件下冰雪旅游景区的相对优劣势,探究南北方冰雪旅游景区的游客积极情感和消极情感的形成原因。结果显示:(1)冰雪旅游游客体验的主题有22个,可归纳为7个维度,其中“动物表演”等主题在现有文献中尚未得到充分关注。(2)南方冰雪旅游景区的优势在于“景区服务与形象”等,北方冰雪旅游景区的优势在于“冰雪休闲娱乐”等。(3)冰雪旅游景区的季节性发展是“依托自然禀赋”与“优化服务体验”之间动态权衡的过程。(4)“家庭体验”等是驱动游客积极情感的重要条件,“成本与风险”等是引发游客消极情感的重要原因。(5)南北方冰雪旅游景区游客产生积极情感或消极情感的原因具有复杂性和区域差异性,是冰雪旅游游客体验多维度联动作用的结果。研究为冰雪旅游市场了解游客需求和区域针对性优化提供了理论与实践启示。 展开更多
关键词 冰雪旅游 游客体验 游客情感 结构主题模型 区域差异 模糊集定性比较分析
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融合主题特征的信息资源管理学科论文分类及主题识别研究 认领 引用
7
作者 刘桂锋 陈亦侯 +1 位作者 韩牧哲 袁润 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2026年第3期131-141,共11页
【目的/意义】2022版研究生教育学科专业目录将信息资源管理学科划分为11个二级学科,本研究旨在探讨各二级学科的论文自动分类方法模型,并揭示其主题结构。【方法/过程】本文以CNKI为数据源,依据论文标题、摘要及关键词内容特征,综合考... 【目的/意义】2022版研究生教育学科专业目录将信息资源管理学科划分为11个二级学科,本研究旨在探讨各二级学科的论文自动分类方法模型,并揭示其主题结构。【方法/过程】本文以CNKI为数据源,依据论文标题、摘要及关键词内容特征,综合考虑语义特征、局部上下文特征和语序特征,分别设计2种基于BE RTopic-BERT-TextCNN和BER Topic-BER T-TextRNN模型的论文自动分类方法,在此基础之上对BER Topic模型的主题识别结果进行分析。【结果/结论】实证研究表明,融合二维主题特征和三维语义特征的TextCNN模型在信息资源管理学科论文分类任务中具有更好的表现。本文从主题层面揭示了信息资源管理二级学科的研究方向、共性和差异性,发现它们之间呈现交叉融合的发展态势。【创新/局限】仅选取部分信息资源管理二级学科论文进行单标签多分类问题的研究,未涉及多标签分类问题的研究,因此在揭示主题结构层面存在一定局限。 展开更多
关键词 信息资源管理学科 主题结构 BER Topic模型 TextCNN模型 TextRNN模型
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突发公共事件网络舆情的双重共情演化机制与引导策略研究——以Manner咖啡店泼咖啡粉事件为例 认领 引用
8
作者 相甍甍 纪泽旭 +2 位作者 张柳 郭佳鸣 马腾 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2026年第6期85-94,共10页
[目的/意义]共情是网络舆情生成与极化的核心心理动力,探究突发公共事件网络舆情中的共情结构与演化规律,为精准舆情引导提供理论支撑与策略路径。[方法/过程]构建融合深度学习和主题模型的“情感—主题”双维分析框架,对突发公共事件... [目的/意义]共情是网络舆情生成与极化的核心心理动力,探究突发公共事件网络舆情中的共情结构与演化规律,为精准舆情引导提供理论支撑与策略路径。[方法/过程]构建融合深度学习和主题模型的“情感—主题”双维分析框架,对突发公共事件网络舆情中的双重共情结构(倾向与类型)进行量化分析。采集多个社交媒体平台数据并划分舆情阶段,在此基础上运用BERT-BiLSTM-Attention模型对文本进行共情倾向(共情员工/顾客/中立)与共情类型(情感/认知)的双重标注,并结合BERTopic主题模型与共现词网络挖掘不同情感维度下的主题演化规律。[结果/结论]研究发现,在共情倾向上,公众共情呈现出清晰的阶段性演化特征,在潜伏期以共情员工为主,爆发期与消散期以共情顾客为主导,中立态度在消散期占首要位置;在共情类型中,绝大多数评论处于情感共情层面,认知共情较为稀缺,反映出公众在突发公共事件中情绪化反应优先的特征;主题演化分析表明,公众讨论经历了从具体冲突事件深化至对服务业劳动权益、顾客权利及企业管理等结构性矛盾批判的变化过程。基于上述发现,本文从共情倾向、共情类型及舆情周期三个维度,系统提出了具有针对性的舆情引导策略,为相关部门从“表象管控”迈向“源头治理”的舆情治理范式转型提供了决策参考。 展开更多
关键词 双重共情结构 舆情演化机制 计算共情 BERT-BiLSTM-Attention 情感—主题融合模型
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中国特色管理学术话语权构建——基于结构主题模型的中外组织文献比较 认领 引用
9
作者 姚小涛 刘琳琳 席酉民 《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2026年第6期172-190,共19页
构建中国特色管理研究学术话语权是事关中国管理研究发展的一个重要问题.本研究基于学术成果构成了学术话语权核心要素这一认知,重点关注学术期刊文献这一学术成果主要呈现方式,利用结构主题模型方法,以2010年—2021年发表在中英文权威... 构建中国特色管理研究学术话语权是事关中国管理研究发展的一个重要问题.本研究基于学术成果构成了学术话语权核心要素这一认知,重点关注学术期刊文献这一学术成果主要呈现方式,利用结构主题模型方法,以2010年—2021年发表在中英文权威期刊上9560篇关于组织宏观研究的论文为比较对象,从文献的主题总体特征、主题理论性与应用性、主题间的关联性、主题所属专业知识领域、主题复杂性特征等方面进行了比较研究,探析了中国管理学术研究的现状与总体特征,并依此给出构建中国管理研究学术话语权的相应建议. 展开更多
关键词 中外组织文献比较 学术话语权 结构主题模型 中国特色管理研究
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Unveiling fuzzy technology trajectories:combining structural topic modeling with main path analysis 认领 引用
10
作者 Dejian Yu Aoqiu Shen Qi Yu 《International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics》 EI 2025年第3期502-522,共21页
Purpose-This study aims to reveal the technological development trajectories within the fuzzy field,addressing the long-standing gap between the extensive application of fuzzy technologies and the lack of a comprehens... Purpose-This study aims to reveal the technological development trajectories within the fuzzy field,addressing the long-standing gap between the extensive application of fuzzy technologies and the lack of a comprehensive,data-driven understanding of their developmental logic and evolution.Design/methodology/approach-An integrated methodological framework combining structural topic modeling(STM)and main path analysis(MPA)is developed.A total of 43,905 patents related to fuzzy technologies were collected from the Derwent Innovation Index.STM is applied to identify 12 representative topics within the fuzzy technology field,followed by the construction of topic-specific citation networks.MPA is then used to extract the core development paths across these topics,capturing structural dynamics and knowledge diffusion.This integration enables a multidimensional exploration of topic structures and technology trajectories,providing a frame of reference for analyzing other emerging technologies.Findings-The combined STM-MPA approach effectively identifies the classification and developmental trajectories of fuzzy-related technologies.Results highlight topic-specific knowledge flows and inter-topic linkages,offering new insights into the internal evolution and external integration of fuzzy technologies.The study demonstrates how different subfields of fuzzy technologies have progressed and interacted over time.Originality/value-This study is among the first to systematically explore the development of fuzzy technologies using large-scale patent data and a hybrid analytical framework.By integrating topic modeling with citation analysis,it captures both topic patterns and development paths.The approach enhances existing methods in technology analysis and offers new insights for innovation research,policy design and enterprise strategy. 展开更多
关键词 Fuzzy technology Patent citation network Structural topic modeling Main path analysis Technology evolution
TreeGPT:一种基于大语言模型的技术主题体系自动构建方法 认领 引用
11
作者 王浩峰 高影繁 +1 位作者 王莉军 姚长青 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2026年第5期663-677,共15页
随着科技文献数量的持续增长,如何从大量非结构化文本中高效提取技术信息并构建具有层次化语义关系的技术主题体系成为技术情报分析领域的重要课题。本文提出一种基于大语言模型的技术主题体系自动构建方法TreeGPT,利用大语言模型的内... 随着科技文献数量的持续增长,如何从大量非结构化文本中高效提取技术信息并构建具有层次化语义关系的技术主题体系成为技术情报分析领域的重要课题。本文提出一种基于大语言模型的技术主题体系自动构建方法TreeGPT,利用大语言模型的内在知识与语义向量化技术,完成对科技文献的主题识别与主题关系挖掘,最终得到目标领域的技术主题体系。为验证本文方法的有效性,以集成电路领域为例,与BERTopic(bidirectional encoder representations from transformers topic modeling)和HLDA(hierarchical latent Dirichlet allocation)两种方法进行对比与实证研究。研究结果表明,TreeGPT在语义准确性和层次清晰性上均显著优于传统方法,在大语言模型性能与成本开销之间取得了有效平衡,为领域知识的语义建模和技术情报分析提供了重要支持。 展开更多
关键词 主题建模 层次化主题构建 大语言模型 技术主题识别 科技文本
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基于STM和格兰杰因果分析的网络新闻媒体倾向研究 认领 引用 被引量：15
12
作者 吴俊 欧阳书凡 李晓华 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期446-458,共13页
网络媒体报道倾向对互联网新闻舆情热点传播及公众认知有着重要影响.为揭示互联网媒体在新闻报道中存在语义和传播倾向,采用纳入文档协变量的结构化主题模型量化不同媒体报道热点主题的语义强度,同时结合格兰杰因果分析检验不同媒体对... 网络媒体报道倾向对互联网新闻舆情热点传播及公众认知有着重要影响.为揭示互联网媒体在新闻报道中存在语义和传播倾向,采用纳入文档协变量的结构化主题模型量化不同媒体报道热点主题的语义强度,同时结合格兰杰因果分析检验不同媒体对热点主题时间序列的影响.研究结果表明,5家互联网媒体在报道共享单车热点新闻时,存在主题选择及传播倾向性.表现在与用户关系密切的话题,媒体间存在跟风造势的倾向,与用户关联不大的话题,媒体间则较少传播或单向传播.提出的融合结构化主题模型的格兰杰因果分析方法为测度网络舆情主体对网络舆情事件的演化影响提供了新手段. 展开更多
关键词 结构化主题模型 格兰杰因果分析 共享单车新闻 媒体倾向
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基于STM的科研资助对研究主题影响研究 认领 引用 被引量：4
13
作者 滕广青 吕晶 +2 位作者 江瑶 庹锐 彭洁 《现代情报》 CSSCI 2022年第5期58-68,共11页
[目的/意义]科研资助是科学研究工作中有效的激励政策,分析与揭示科研资助影响作用,对促进国家科技发展具有重要的积极作用。[方法/过程]基于Web of Science收录的我国计算机与人工智能领域的科研论文,按照有/无科研资助对其进行划分,... [目的/意义]科研资助是科学研究工作中有效的激励政策,分析与揭示科研资助影响作用,对促进国家科技发展具有重要的积极作用。[方法/过程]基于Web of Science收录的我国计算机与人工智能领域的科研论文,按照有/无科研资助对其进行划分,使用结构主题模型(STM)重点将科研资助对主题内容与主题契合度的影响进行分析。[结果/结论]研究发现,科研资助能够有效促进科技成果数量的增加,科研资助能够影响主题偏好和具体主题内容,科研资助与时间的交互作用会对主题的契合度产生积极的影响。 展开更多
关键词 科研资助 主题内容 主题偏好 主题契合度 结构主题模型
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1980—2024年财政研究文章主题变迁:以《财政研究》为例 认领 引用
14
作者 吴健 苟燕楠 +1 位作者 陈灿 张平 《财政科学》 CSSCI 2026年第8期41-54,共14页
中的可行性与可靠性,为财政领域文本挖掘提供了新路径。文章系统勾勒出《财政研究》期刊不同时期主题结构与关注重心的演进脉络,清晰呈现了财政研究与重大财政改革的动态关联,为理解中国财政研究的知识生成方式与演化机制提供了扎实的... 中的可行性与可靠性,为财政领域文本挖掘提供了新路径。文章系统勾勒出《财政研究》期刊不同时期主题结构与关注重心的演进脉络,清晰呈现了财政研究与重大财政改革的动态关联,为理解中国财政研究的知识生成方式与演化机制提供了扎实的实证依据,也为财政学科体系建设、科研选题优化及财政政策评估提供了重要参考。 展开更多
关键词 财政研究 结构主题模型 演化趋势 差异分析
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基于STM的建筑物体打击事故致因关联分析 认领 引用 被引量：3
15
作者 李珏 武诗怡 王幼芳 《土木工程与管理学报》 2023年第5期39-46,共8页
本文为系统分析建筑施工物体打击事故的产生机理,深入探索了事故调查报告中记录的主要致因类型及其联系。首先,选取2012—2021年国内136例物体打击事故调查报告,运用文本挖掘技术对事故报告进行预处理;然后,构建结构主题模型(STM),引入... 本文为系统分析建筑施工物体打击事故的产生机理,深入探索了事故调查报告中记录的主要致因类型及其联系。首先,选取2012—2021年国内136例物体打击事故调查报告,运用文本挖掘技术对事故报告进行预处理;然后,构建结构主题模型(STM),引入协变量建筑工种、击打物体和季节,对事故报告文本进行致因主题生成;再运用共现矩阵可视化直观展示主题间的关联关系;最后,分析各项主题与协变量之间的关联。研究结果表明:物体打击事故报告中呈现9项致因主题,其中人为因素占比最大。对于3个协变量,建筑工种中技术工人所面临的危险更多;一年中物体打击事故多发于夏季和春季;击打物体中原材料类和工程机械类物体易造成事故。根据事故致因的关联分析结果制定针对性的风险防范措施,可提高施工现场的安全管理水平。 展开更多
关键词 安全管理 关联分析 物体打击 文本挖掘 结构主题模型(STM)
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基于STM的颠覆性技术主题识别研究 认领 引用 被引量：6
16
作者 刘雨农 石静 梁琴琴 《情报工程》 2023年第3期81-91,共11页
[目的/意义]基于专利数据,探讨识别颠覆性技术主题并揭示主题关联的方法。[方法/过程]以人工智能领域为例,获取目标专利及其引用专利与施引专利,以此计算目标专利的颠覆性指数。基于目标专利摘要,建立以颠覆性指数为协变量的结构主题模... [目的/意义]基于专利数据,探讨识别颠覆性技术主题并揭示主题关联的方法。[方法/过程]以人工智能领域为例,获取目标专利及其引用专利与施引专利,以此计算目标专利的颠覆性指数。基于目标专利摘要,建立以颠覆性指数为协变量的结构主题模型。对领域主题进行分类并构建主题关联网络,同时计算主题流行度,筛选出颠覆性技术主题。[局限]无法完全替代领域专家的经验和智慧,对颠覆性技术主题的预测能力相对有限。[结果/结论]得到人机交互、量子人工智能、机器阅读理解和推荐系统四个潜在颠覆性技术主题,发现当前人工智能领域的颠覆性技术创新聚焦于降低算力成本和优化人机互动两个方向。 展开更多
关键词 颠覆性技术主题 颠覆性指数 结构主题模型
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我国货币供应量预测:基于STM模型 认领 引用 被引量：2
17
作者 郇志坚 徐晓莉 《金融理论与实践》 北大核心 2016年第11期46-48,共3页
基于标准的结构时间序列模型,将原序列分解得到趋势、周期、季节及不规则成分,在此基础上增加干预成分,将其扩展为复杂结构时间序列模型。应用1997年1月—2015年6月的中国货币供应量进行了预测,比较了STM和ARIMA预测效果。实证研究表明,... 基于标准的结构时间序列模型,将原序列分解得到趋势、周期、季节及不规则成分,在此基础上增加干预成分,将其扩展为复杂结构时间序列模型。应用1997年1月—2015年6月的中国货币供应量进行了预测,比较了STM和ARIMA预测效果。实证研究表明,STM模型具有良好的预测效果。 展开更多
关键词 结构时间序列 状态空间 ARIMA STM
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从制度保障到提质优化:城乡基本公共服务均等化政策的主题演化与省域分异——基于省级政府工作报告文本的实证分析 认领 引用
18
作者 王庆 《乡村科技》 2026年第7期5-13,共9页
推进城乡基本公共服务均等化是破解城乡二元结构、推进城乡融合发展的核心抓手。省级政府作为政策执行的“中间枢纽”,其政策注意力分配机制与区域差异直接影响城乡基本公共服务均等化的落地成效。该研究以2013—2025年我国31个省级行政... 推进城乡基本公共服务均等化是破解城乡二元结构、推进城乡融合发展的核心抓手。省级政府作为政策执行的“中间枢纽”,其政策注意力分配机制与区域差异直接影响城乡基本公共服务均等化的落地成效。该研究以2013—2025年我国31个省级行政区(不含港澳台)的403份政府工作报告为研究文本,结合政策注意力分配机制与城乡融合发展理论,同时运用LDA主题模型与K-means聚类方法,系统解析城乡基本公共服务均等化政策的主题演化规律与省域分异特征。研究发现,在时间层面,城乡基本公共服务均等化政策主题呈现“制度奠基—均衡优化—提质升级”的三阶段演化规律,与国家“十二五”至“十四五”公共服务规划时序高度协同;在省份聚类层面,31个省份可划分为民生兜底供给优化型、医疗教育提质驱动型、县域产业融合赋能型、农村底线保障夯实型、城乡服务均衡发展型、城乡服务差异化攻坚型等6类,呈现“经济基础—资源禀赋—战略导向”的分异逻辑。研究结论可为省级政府优化政策注意力分配机制、实施分类推进策略提供学理参考与实践指引。 展开更多
关键词 城乡基本公共服务均等化 城乡融合发展 城乡二元结构 制度保障 LDA主题模型 K-means聚类
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我国智慧应急研究:主题、脉络、争鸣与盲区 认领 引用 被引量：9
19
作者 刘杨 闫绪娴 +2 位作者 王俊丽 杨佳萌 孔锋 《灾害学》 CSCD 北大核心 2025年第2期119-125,共7页
智慧应急是我国提升重大突发事件风险防控能力与推进应急管理现代化的关键。该文结合潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型与质性分析,探讨国内智慧应急研究的主题、脉络、争鸣与盲区。研究发现:①我国智慧应急研究围绕治理、技术、情景与环... 智慧应急是我国提升重大突发事件风险防控能力与推进应急管理现代化的关键。该文结合潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型与质性分析,探讨国内智慧应急研究的主题、脉络、争鸣与盲区。研究发现:①我国智慧应急研究围绕治理、技术、情景与环境展开;②其时间脉络为“孕育起步—成长探索—快速增长—迭代升级”,研究脉络以“治理主体—治理要素—治理能力”为主线,“技术—情景—环境”为支线;③争鸣集中在“智慧应急理论体系本土建构”与“智慧应急赋能城市防灾减灾救灾”;而在“伦理管理”“合法性与合规性”“技术整合与经验推广”等方面存在空白。该研究旨在厘清国内智慧应急研究全景,为应急管理现代化建设提供参考。 展开更多
关键词 应急管理 智慧应急 LDA主题模型 数据结构 数智技术
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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
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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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