一种层次化的科学知识结构发现方法

摘要：

[目的/意义]提出一种新的层次化科学知识结构发现方法,为优化知识结构发现过程,改善知识组织形式提供借鉴.[方法/过程]利用LDA主题模型构建层次化的科学知识结构发现方法,依据主题间平均相似性自动确定知识结构层数,通过在“文档-主题”概率矩阵中自动筛选阈值截取各主题文献子集,最后采用树形图展示科学领域的知识结构,发掘知识间的关联性和继承性,并与层次主题模型HLDA方法进行比较.[结果/结论]通过实证研究与对比,证明本文提出的方法得到的知识结构更优,知识主题表征性更强且运行效率更高,并在单层主题区分度和层间主题继承性方面较HLDA方法有较大提升.

关键词：LDA、云计算、层次化、知识结构

所属期刊栏目：62

分类号：G254(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：国家自然科学青年基金项目“基于可信语义Wiki的知识库构建方法与应用研究基金”71203173;国家自然科学青年基金项目“大规模动态社交网络社团检测算法研究”71401130;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“大数据环境下基于主题模型的信息服务研究”JB160606

在线出版日期：2018-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：92-102