基于主题模型(LDA)的查新辅助分析系统设计研究

作     者：马林山 郭磊 Ma Linshan;Guo Lei

作者机构：合肥学院图书馆安徽合肥230601 中国科学技术大学图书馆安徽合肥230026 

基　　金：安徽高校人文社会科学研究重点项目"基于泛在学习需求的图书馆空间智能服务研究"(项目编号:SK2017A0606) 安徽高校自然科学研究重点项目"基于上下文相关性的网络编码可靠多播技术的研究"(项目编号:KJ2016A609) 

出 版 物：《现代情报》 (Journal of Modern Information)

年 卷 期：2018年第38卷第2期

页      码：111-115页

摘      要：文章概述了主题概率模型(LDA)的计算原理和方法,以及开源R语言中lda程序包采用快速压缩吉普抽样算法分析语料库的处理流程。设计了基于LDA模型的查新辅助分析系统设计功能框架,对其功能、编程实现思路和工作流程做了描述。最后结合课题查新实例,详述了采用LDA模型通过相关文献关键词进行潜在主题挖掘,对比分析课题研究内容,对课题给出客观评价的过程。结果表明,基于主题模型的查新辅助分析系统可以快速有效挖掘相关文献主题,降低查新员对相关文献的分析难度,提高课题评价的客观性,整体辅助分析效果良好。

主 题 词：主题模型 R语言 查新 课题评价 

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理类] 12[管理学] 120501[120501] 08[工学] 0835[0835] 120502[120502] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.02.018

馆 藏 号：203282788...