基于Word2vec与K-means的高校图书馆在线评论主题分析

摘要：

基于Python采集大众点评网上5所高校图书馆的在线评论,将预处理的在线评论文本通过Word2vec获得在线文本内容的词义向量,通过K-means算法实现文本主题的聚类,得到反映高校图书馆服务质量的5类主题,包括基础服务、自动化与数字化建设服务、面向读者服务、科研创新服务及文化传承服务.在分析5类主题特征的基础上,提出改进高校图书馆服务质量的策略.

关键词：在线评论、高校图书馆、主题聚类、Word2vec、K-means算法

所属期刊栏目：44

分类号：G250.74;G251.6(图书馆学、图书馆事业)

在线出版日期：2022-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：88-94