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[目的/意义]随着信息资源在数量和种类上的急剧增长,学科间的交叉融合不断涌现,快速主动地从海量信息资源中识别和判断研究主题的发展演化是实现科技创新的基础。[方法/过程]在相关理论调研的基础上,结合医学领域的资源特点,提出一种基于LDA模型的主题演化探测模型和相应的流程步骤。主要步骤包括医学主题词抽取、主题识别、主题关联、关键主题识别、关键主题的演化主路径识别、演化主路径上主题分裂、融合事件识别,实现深度、细致的主题演化分析。[结果/结论]选用乳腺癌治疗研究文献为实验案例,对判断模型进行试验并对结果进行分析验证,证实提出的技术方法具有一定的可靠性。 相似文献
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[目的/意义] 根据基金项目数据的特点,提出基于基金项目数据的研究前沿主题探测方法,以期识别出前瞻价值更高的研究前沿,为研究前沿识别相关研究提供借鉴思路。[方法/过程] 首先,基于PLDA模型识别蕴含在基金项目文本中的研究主题;然后基于主题-文档矩阵建立主题和基金项目文档的映射关系,在此基础上,利用主题的资助时间、资助金额和中心性指标进行研究前沿主题探测,从而识别出值得关注的研究前沿主题;最后,利用主题演化可视化分析方法,对研究前沿主题进行演化分析,以预测其发展趋势。[结果/结论] 研究结果表明,该方法可以根据基金项目数据的特点识别出蕴含在其中的研究前沿主题,并且能够分析研究前沿主题的分裂、融合等演化过程。 相似文献
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[目的/意义]探测高血压医学文献的主题和演化趋势,对发现高血压领域的研究热点和前沿,理解高血压领域概况和促进专家之间的知识交流具有重要意义。[方法/过程]以PubMed数据库下载的26 717篇与高血压相关的文献题录数据作为研究对象,抽取高频主题词构造共现矩阵,同时采用社会网络分析（SNA）和狄利克雷多项回归（DMR）主题模型从中观、微观层面探测高血压医学文献的主题分布和演化趋势;比较这两种方法的关联和异同点。[结果/结论]研究发现,高血压医学文献主要集中在危险因素、研究方法、基本要素、诊断治疗和动物实验这5个研究主题,主题的相对分布比率随着时间变化而不断改变。利用SNA方法获取的主题词更加具体和明确,而DMR方法获取的主题词更加宽泛,但在探索各个主题的演化趋势方面比较有优势。 相似文献
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[目的/意义]潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)在科技情报分析中用来发现学科主题、挖掘研究热点以及预测研究趋势等。对常见的科学文献文本语料库(关键词、摘要、关键词+摘要)进行LDA主题抽取效果的评价,以揭示不同语料库的主题抽取效果,提高LDA在科技情报分析中的应用效果。[方法/过程]对上述3种语料库下的LDA主题模型进行对比研究,采用基于查全率、查准率、F值以及信息熵的定量分析和基于主题抽取的广度和主题粒度的定性分析相结合的方法对主题抽取效果进行评价。[结果/结论]通过国内风能领域的科学文献数据实证研究发现,无论是从定量分析还是从定性分析来看,摘要和关键词+摘要作为语料的LDA主题抽取的效果均优于关键词作为语料的LDA主题抽取效果,并且前者在主题抽取的广度方面表现更好,而后者抽取的主题粒度更细。 相似文献
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[目的/意义] 学科主题演化研究有助于掌握学科发展现状、研究热点、研究前沿和发展趋势等情况,是进行科技创新的基础,是面向科技创新的重要研究方向。[方法/过程] 提出一种语义分类的学科主题演化分析方法：将关键词分为研究问题、研究方法和研究技术3类,构建不同语义分类的共词网络;然后基于Fast Unfolding社区发现算法识别具有语义特征的社区（主题）;利用相似度算法计算相邻子时期主题间的相似度,构建学科主题演化图谱,以分析某学科领域研究问题、研究方法和研究技术的变化,实现深度、细致的学科主题演化分析。[结果/结论] 通过对2012-2015年CNKI数据库收录的我国大数据研究领域相关论文数据的处理分析,证明该方法的准确性和有效性。 相似文献
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[目的/意义] 针对LDA模型主题识别结果通常包含噪声主题的问题,建立科学有效的主题过滤方法,排除噪声主题,确保主题识别及后续演化分析的准确性。[方法/过程] 基于关键词之间的共现关系,构建关键词关联度指标（KRI）,借助定量手段进行主题筛选和过滤。以单细胞研究领域为例,计算各主题-关键词分布的KRI值,与人工判读结果进行对比分析。[结果/结论] 实验结果表明,该方法能够有效排除LDA模型识别结果中的噪声主题,提高主题识别的准确性,也在一定程度上降低了主题识别过程对人工判读的依赖性。 相似文献
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[目的 /意义]提出一种潜在学科交叉主题识别方法，主要开展学科交叉主题识别与知识融合测度两方面的研究，以识别处于知识融合潜伏期和萌芽期的潜在学科交叉主题。[方法 /过程]首先，设计并提出学科关联实体抽取规则，构建基于学科关联实体的学科交叉潜力计算方法，以实现学科交叉主题识别，解决潜在交叉点识别的问题；其次，构建以融合强度、融合广度、融合深度为中心的学科交叉主题知识融合阶段特征测度指标与方法，以揭示知识融合过程；最后，基于交叉主题知识融合阶段特征与判断规则，识别处于潜伏期与萌芽期的潜在学科交叉主题。[结果 /结论 ]以合成生物学和水稻遗传改良领域为例，开展潜在学科交叉主题识别研究，以验证方法的可行性。结果表明，提出的方法能够识别学科领域之间的潜在交叉主题，为高效探测有潜力的学科交叉研究领域，发掘未来的研究发展动向和机会提供可能。 相似文献
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[目的/意义] 揭示2009年以来国际图书情报领域研究前沿的主题结构及其演化规律,探测未来研究的前沿趋势,为相关研究者追踪前沿信息提供参考。[方法/过程] 以Web of Science为数据源,以2009-2016年5月发表在图书情报领域12种核心期刊的文献为研究对象,基于文献共被引分析方法,利用CiteSpaceⅢ软件工具,绘制2009-2016年5月国际图书情报领域研究前沿主题的知识图谱。[结果/结论] 2009年以来,国际图书情报领域形成了h指数、特征因子、文献计量知识图谱、科研绩效等十二大研究主题。其中,通过转折节点文献,派生出新的研究前沿,形成了h指数、语言模型、概念模型、科研绩效、替代计量学、信息情感等前沿主题,未来研究呈现多元化的发展趋势。 相似文献
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[目的/意义] 为有效探测科技文献中潜在的研究热点，研究文献中关键词突发的特征条件，构建突发词识别模型对促进科研人员精确把握研究方向具有重要意义。[方法/过程] 获取各年度内关键词及词频，构建关键词-年度矩阵，将分析时间段划分为标准窗口、观察窗口和表现窗口，在观察窗口内利用多测度突发词探测模型识别具有突发特征的关键词；在表现窗口内利用LDA挖掘主题词汇作为热点词集合。设计突发词覆盖率指标，辅助滑动时间窗口法，计算不同时间窗口内突发词集合和热点词集合的覆盖率，验证模型识别准确性。[结果/结论] 3次滑动时间窗口，计算得到3次突发词覆盖率都在70%以上；与Citespace突发词的对照试验中，本模型3次覆盖率均大于前者，表明设计的突发词探测模型性能良好。 相似文献
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[目的/意义]分析中国国内基于主题模型的科技文献主题发现及演化研究进展,以期为相关研究人员提供参考借鉴及研究思路。[方法/过程]选取中国知网(CNKI)数据库及万方数据知识服务平台作为文献来源,检索并筛选相关文献,通过人工判读提炼出基于主题模型的科技文献主题发现及演化研究的分析流程,并采用文献分析法对流程中国内研究人员所使用到的策略、方法、分析手段等进行归纳和总结。[结果/结论]研究已初具规模,形成较为完整的分析流程,同时各个流程环节上所涉及到的策略、方法和分析手段较为多样化。另外,也存在着一些问题:主题模型方法在科技文献领域的应用尚且不成熟,主题数目固定,缺少对主题模型应用效果的评价方法与准则。 相似文献
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[目的/意义] 基于主题关联相似度揭示主题汇聚及变异过程,识别学科交叉主题及交叉模式,归纳学科主题的演化趋势及演化路径模式。[方法/过程] 获取情报学学科科研论文的高频主题词,构造主题词共词矩阵,利用网络社区演化分析工具生成学科主题演化网络图,结合指标数据对学科主题演化过程进行分析。[结果/结论] 总体上看,情报学学科的研究主题虽然在反复地变化,但核心主题一直存在;扩张、收缩和合并是研究主题最普遍的变化态势,分裂现象较少,产生和消亡现象存在;有3条特定社区演化轨迹清晰地贯穿始终,活跃度相对稳定,反映了3类核心研究主题;3类核心研究主题的演化路径呈现出升华吸纳、共融迭新和辐射推进3种演化模式。研究结果显示,基于主题关联学科主题演化路径的多模式识别方法既能从宏观层面呈现学科主题演化形式,也能从微观层面分析学科主题交叉模式,结合二者可揭示学科主题的继承或创新,预测学科交叉主题的发展方向。 相似文献
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[目的/意义] 在科学研究中,从不同来源的科技文献中识别挖掘科研热点对于开展科研工作具有指导意义。旨在通过本研究提出的模型方法,快速准确地识别蕴含在多源文本中的热点主题,为科研创新提供支撑服务。[方法/过程] 提出一种基于LDA2vec模型的多源文本下科研热点识别的方法并针对科研热点识别构建模型,该方法融合LDA主题模型对隐含语义挖掘的优势和Word2Vec词向量模型对于上下文关系把握的优势。以机器学习领域的科技文献为例,利用模型困惑度和主题一致性两个指标对LDA2vec的在本领域应用的可行性和有效性进行验证,并与LDA的主题提取效果进行对比。[结果/结论] 实验结果表明,提出的方法在面对多源数据情况下,进行科研热点识别挖掘是可行的,且在一定程度上有效果的提升,对利用单一数据源进行主题分析的不足进行补充,对多数据源融合的实践应用进行丰富。 相似文献
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[目的/意义]主题演化对科技前沿探测、创新战略部署具有十分重要的作用。[方法/过程]将主题演化分析过程分解为主题的表示、相似性关联和强度演化计算几个步骤,提出一种主题强度演化与预测模型,使用LDA模型进行主题的表示,提出内容、共现和趋势相似度等维度进行主题关联计算,引入基于Prophet的预测-修正模型进行主题演化趋势预测。并以干细胞领域为例,进行演化的实证分析。[结果/结论]实验表明,对每个研究主题采用Logistic增长模型进行预测R2Score都达到0.90以上,表明Prophet的Logistic增长模型与该领域主题增长趋势规律相符合,能够较好地拟合主题强度的演化趋势。提出的主题演化模型对专业领域内主题分布与演化分析有一定的借鉴意义。 相似文献
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[目的/意义]从主题视角对环境科学领域的零被引论文进行分析,对比零被引论文与高被引论文在文章内容、外在指标方面的不同,揭示零被引论文存在的原因。[方法/过程]首先,对来自Web of Science数据库的国内环境科学领域的260篇高被引论文、907篇零被引论文的摘要进行PLDA主题识别,然后通过主题相似度计算发现主题间的关联,以主题热度作为内部指标,发文时间、发文期刊作为外部评价指标,最后,把论文主题内容与外部指标结合进行零被引与高被引论文之间的相同主题、不同主题对比分析。[结果/结论]在研究主题相同情况下,期刊的影响因子大小是影响零被引论文的主要因素;在主题不同的情况下,论文研究的主题内容是导致零被引论文的主要原因。 相似文献
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[目的/意义]基于大量专利文献数据的核心技术主题识别有助于识别某技术领域的关键技术、分析关键技术的发展方向,是进行技术创新的基础情报工作,对于研究人员、企业乃至国家层面都具有一定的意义。[方法/过程]提出基于Chunk-LDAvis的核心技术主题识别方法,首先基于经典LDA模型进行主题识别,然后利用名词组块对初始LDA主题识别结果进行标注,构建Chunk-LDA主题识别结果,提高其可解读性;然后基于社会网络分析方法构建主题网络,识别核心技术主题;基于R语言的LDAvis工具包绘制可交互的Chunk-LDAvis核心技术主题关联分析图谱,发现核心技术主题的隐含联系,辅助进行核心技术主题识别。[结果/结论]通过对纳米农业领域进行实证研究,验证了本文提出方法的准确性和可行性。 相似文献
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[目的/意义] 在大数据时代面对海量的数据用户有时会束手无策。因此,越来越多的学者们开始关注互联网热点话题发现的算法,帮助用户快速获取热点话题。[方法/过程] 基于DBSCAN算法,通过动态调整参数来优化算法,实现热点话题发现。根据句法结构与句间关系分析构建热点话题过滤模型,过滤包含热点词项的一般话题。[结果/结论] 采用主流网站新闻数据集进行实验,利用错检率、漏检率等评价指标对算法的有效性进行检验,实验结果证明改进算法性能有所提升,能够为信息用户提供科学研究网络数据的高效途径。 相似文献
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《Journal of Informetrics》2023,17(3):101421
Identifying research fronts is an essential aspect of promoting scientific development. Many researchers choose their research directions and topics by analyzing their field's current research fronts. Many previous researchers have used academic papers or patents to identify research fronts; however, this is potentially outdated and reduces the prospective value of the research front detection. Considering this, this work proposes adapted indicators to conduct research front topic detection based on research grant data, which aims to identify research front topics and forecast trends using path analysis. First, research topics were identified using topic modeling, and then the mapping relations from topics to both fund projects and cross-domain categories were built. Then, research front topics were detected by multi-dimensional measurements, and the evolution of research topics was analyzed using topic evolution visualization to predict development trends. Finally, the Brillouin index was used to measure the cross-domain degree. Our method was evaluated using a dataset from the field of health informatics and was shown to be effective in research front identification. We found that the proposed adapted indicators were informative in identifying the evolutional trends in the health informatics field. In addition, research grants with higher cross-domain degrees are more likely to receive a high amount of funding. 相似文献