利用作者主题模型进行图书馆UGC的主题发现与演化研究

摘要：

通过对在线社交网络上图书馆用户生成内容(UGC)的分析,可以从宏观上更好地了解我国图书馆机构关注的热点话题及其演化情况.文章以新浪微博为数据源,获取一定时段我国图书馆微博的内容数据,依据作者主题模型获取候选主题,通过对候选主题进行聚类确定合适的话题数,根据作者主题模型结果计算相邻时间片主题之间的相似度,在此基础上分析主题的演化,最终完成不同图书馆主题分布及演化的差异分析.实证研究结果表明:目前我国图书馆微博主要关注新书推荐、讲座信息、图书馆服务、图书信息等主题;各月份的关注主题差异不大;除了共同关注的图书馆服务、新书推荐等话题之外,上午时段关注音乐和大学生相关话题,下午关注讲座信息和公益话题,晚上时段关注公益和大学生话题.

关键词：主题发现、主题演化、图书馆微博、在线社交网络、用户生成内容

分类号：G25;TP3

资助基金：国家社会科学基金项目“在线社交网络中基于用户的知识组织模式研究”14BTQ033;国家社会科学基金重点项目“大数据环境下社会舆情与决策支持方法体系研究”14AZD084

在线出版日期：2016-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：34-45