时序关联与结构表征视角下的信息隐私研究主题演化研究

作     者：朱光 潘高枝 李凤景 ZHU Guang;PAN Gao-zhi;LI Feng-jing

作者机构：南京信息工程大学管理工程学院江苏南京210044 南京信息工程大学自贸区研究院江苏南京210044 

基　　金：国家社会科学基金项目“泛在智慧环境下多源主体隐私信息感知及协同保护机制研究”(19CTQ019) 

出 版 物：《情报科学》 (Information Science)

年 卷 期：2022年第40卷第4期

页      码：127-137页

摘      要：【目的/意义】识别信息隐私研究领域的热点主题,梳理主题演化路径。【方法/过程】针对主题识别语义杂乱等问题,提出时序关联与结构表征视角下的主题演化分析方法。首先利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型识别多时间窗口下的文献主题,进一步运用共词分析绘制语义更为独立的主题凝聚子群。在此基础上,从时序关联维度计算相邻窗口下主题间的相似度,梳理演化路径;从结构表征维度,设计主题新颖度、中心性、影响力等计量指标,探寻信息隐私前沿和热点主题的演化变迁。【结果/结论】实证分析结果表明,本文方法可以深度挖掘信息隐私领域研究主题,从宏微观两个维度全面梳理主题的演化路径。研究有利于探测信息隐私研究的前沿。【创新/局限】综合运用LDA主题模型与共词分析方法绘制主题凝聚子群,从时序演化和结构表征两个维度探寻主题演化路径。未来研究中有待于引入多种数据源以对比主题差异,有待于引入多元组术语改善主题识别效果。

主 题 词：信息隐私 时序关联 结构表征 主题演化 LDA 共词分析 

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理类] 12[管理学] 120501[120501] 120502[120502] 

核心收录：

D　O　I：10.13833/j.issn.1007-7634.2022.04.016

馆 藏 号：203111210...