基于t-SNE降维的科学基金资助项目可视化方法研究

摘要：

[目的]设计主题模型结合流形学习文本特征降维可视化方案,更有效地发现与更直观地展示科研基金资助布局.[方法]基于美国NSF信息与智能系统(IIS) 10年(2008-2017)的基金资助项目数据,利用聚类算法结合人工判读构建项目主题标签;利用TF-IDF向量空间模型与LSA潜在语义分析主题模型分别构建项目申请书高维特征,采用流形学习中t-SNE非线性降维算法将高维特征映射到二维或三维空间中可视化展示;基于构建的项目主题标签结合人工判读检验可视化效果.[结果]实验结果表明,t-SNE算法结合潜在语义分析模型在实验数据降维效果明显,可视化图谱不论在二维还是三维空间中,相同主题项目有较好的聚集性,主题间同样显示了清晰的轮廓和分界.[局限]算法参数的预设与调整需人工参与,未对不同资助机构的基金文本数据的适用性进行验证.[结论]该方法是可行的且可视化图谱能够直观地反映资助机构的资助布局,对科研管理与决策者审视宏观科研布局能够起到辅助作用.

关键词：科学基金项目、科研布局、LSA、t-SNE、可视化图谱

所属期刊栏目：2

分类号：P315;G312(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)

资助基金：国家自然科学基金项目“科学结构特征及其演化动力学分析方法应用研究”71173211;中国科学院科技战略咨询研究院青年基金项目“科研项目布局分析中关键技术方法研究”项目Y7X1161Q01的研究成果之一

在线出版日期：2018-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

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