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基于Word Smith软件的典型语料库文体学分析
1
作者 马瑞 马艳 《中阿科技论坛(中英文)》 2024年第7期120-124,共5页
文章运用WordSmith 8.0对艾丽斯·沃克小说《紫色》中的关键词和特殊词簇进行分析,揭示了《紫色》在词汇上的整体分布特征,并指出文中所使用的词汇与句式均与主人公非裔女性这一人物形象相吻合。通过Word Smith 8.0检索发现,沃克小... 文章运用WordSmith 8.0对艾丽斯·沃克小说《紫色》中的关键词和特殊词簇进行分析,揭示了《紫色》在词汇上的整体分布特征,并指出文中所使用的词汇与句式均与主人公非裔女性这一人物形象相吻合。通过Word Smith 8.0检索发现,沃克小说中的关键词和词簇搭配对于促进故事情节和人物刻画方面有重要作用。研究结果表明,语料库文体学有助于学者发现以往研究中忽视的深层文本含义,是对以往《紫色》文学定性研究结果的再次验证,是定性研究和定量研究的积极结合,也是对学界“经典重读”的积极响应。 展开更多
关键词 语料库文体学 艾丽斯·沃克 词簇 《紫色》
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The hot issues of studies in China on digital information resources: Based on co-word analysis 被引量:1
2
作者 MA Feicheng WANG Juncheng CHEN Jinxia 《Chinese Journal of Library and Information Science》 2008年第1期14-26,共13页
With the SPSS and the help of factor method and hierarchical clustered method,journal articles on digital information resources(DIR) from CNKI in the past ten years are analyzed with a co-word analytical method in thi... With the SPSS and the help of factor method and hierarchical clustered method,journal articles on digital information resources(DIR) from CNKI in the past ten years are analyzed with a co-word analytical method in this paper. The hot issues of studies on DIR and the relationship between those subjects are analyzed in this investigation as well. 展开更多
关键词 Digital information resources Co-word analysis Factor analysis clustered analysis
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Research status and hotspots of economic evaluation in nursing by co-word clustering analysis
3
作者 Yao-Ji Liao Guo-Zhen Gao 《Frontiers of Nursing》 CAS 2019年第3期233-239,共7页
Objective:The aim of this study is to discover research status and hotspots of economic evaluation(EE)in nursing area using co-word cluster analysis.Methods:Medical Subject Heading(MeSH)term“cost–benefit analysis”w... Objective:The aim of this study is to discover research status and hotspots of economic evaluation(EE)in nursing area using co-word cluster analysis.Methods:Medical Subject Heading(MeSH)term“cost–benefit analysis”was searched in PubMed and nursing journals were limited by the function of filter.The information of author,country,year,journal,and keywords of collected paper was extracted and exported to Bicomb 2.0 system,where high-frequency terms and other data could be further mined.SPSS 19.0 was used for cluster analysis to generate dendrogram.Results:In all,3,020 articles were found and 10,573 MeSH terms were detected;among them,1,909 were MeSH major topics and generated 42 high-frequency terms.The consequence of dendrogram showed seven clusters,representing seven research hotspots:skin administration,infection prevention,education program,nurse education and management,EE research,neoplasm patient,and extension of nurse function.Conclusions:Nursing EE research involved multiple aspects in nursing area,which is an important indicator for decision-making.Although the number of papers is increasing,the quality of study is not promising.Therefore,further study may be required to detect nurses’knowledge of economic analysis method and their attitude to apply it into nursing research.More nursing economics course could carry out in nursing school or hospitals. 展开更多
关键词 cost–benefit ANALYSIS co-word clustering ANALYSIS ECONOMIC evaluation NURSING NURSING education
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基于改进的Bag of Visual Words算法的SAR图像目标分类 被引量:1
4
作者 王跃 薄华 《电子设计工程》 2013年第12期124-127,131,共5页
"视觉词袋"(Bag of Visual Words,BOV)算法是一种有效的基于语义特征表达的物体识别算法。针对传统BOV模型存在的不足,综合利用SAR图像的灰度和纹理特征,提出基于感兴趣目标(Target of Interest,TOI)的"视觉词袋"... "视觉词袋"(Bag of Visual Words,BOV)算法是一种有效的基于语义特征表达的物体识别算法。针对传统BOV模型存在的不足,综合利用SAR图像的灰度和纹理特征,提出基于感兴趣目标(Target of Interest,TOI)的"视觉词袋"算法。首先,对训练图像进行TOI选取,用灰度共生矩阵模型提取TOI的纹理特征,再结合灰度特征,组成多维特征向量集,以簇内相似度最高、数据分布密度最大为准则,生成"视觉词袋"。其次,对测试图像,依据已生成的"视觉词袋",采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器,实现SAR图像感兴趣目标的有效分类。实验结果表明,与传统的"视觉词袋"构建算法相比,该算法在分类正确率提高的同时,能够在训练图像较少的情况下达到良好的分类效果。 展开更多
关键词 BAG of VISUAL words算法 灰度共生矩阵 感兴趣目标 簇内相似度 支持向量机 目标分类
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基于Bag of Words的木材识别研究 被引量:1
5
作者 陆跃辉 徐小荣 《现代计算机》 2012年第3期19-22,共4页
将Bag of Words算法引入木材图像识别领域中,介绍Bag of Words算法在木材识别上的实现过程。首先用SURF提取特征点,然后再对这些特征点进行聚类,得到类心。基于类心得到各个训练树种的向量柱形图和待识别树种图片的向量柱形图。选择分... 将Bag of Words算法引入木材图像识别领域中,介绍Bag of Words算法在木材识别上的实现过程。首先用SURF提取特征点,然后再对这些特征点进行聚类,得到类心。基于类心得到各个训练树种的向量柱形图和待识别树种图片的向量柱形图。选择分类器对用向量柱形图描述的木材图像进行分类。这将提高木材识别的效率,为没有木材专业知识的人能较为准确地辨别树种提供较为可靠的方法。 展开更多
关键词 木材识别:Bag ofwords 聚类
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Vari-gram language model based on word clustering
6
作者 袁里驰 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第4期1057-1062,共6页
Category-based statistic language model is an important method to solve the problem of sparse data.But there are two bottlenecks:1) The problem of word clustering.It is hard to find a suitable clustering method with g... Category-based statistic language model is an important method to solve the problem of sparse data.But there are two bottlenecks:1) The problem of word clustering.It is hard to find a suitable clustering method with good performance and less computation.2) Class-based method always loses the prediction ability to adapt the text in different domains.In order to solve above problems,a definition of word similarity by utilizing mutual information was presented.Based on word similarity,the definition of word set similarity was given.Experiments show that word clustering algorithm based on similarity is better than conventional greedy clustering method in speed and performance,and the perplexity is reduced from 283 to 218.At the same time,an absolute weighted difference method was presented and was used to construct vari-gram language model which has good prediction ability.The perplexity of vari-gram model is reduced from 234.65 to 219.14 on Chinese corpora,and is reduced from 195.56 to 184.25 on English corpora compared with category-based model. 展开更多
关键词 word similarity word clustering statistical language model vari-gram language model
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利用word2vec对中文词进行聚类的研究 被引量:29
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作者 郑文超 徐鹏 《软件》 2013年第12期160-162,共3页
文本聚类在数据挖掘和机器学习中发挥着重要的作用,该技术经过多年的发展,已产生了一系列的理论成果。本文在前人研究成果的基础上,探索了一种新的中文聚类方法。本文先提出了一种中文分词算法,用来将中文文本分割成独立的词语。再对处... 文本聚类在数据挖掘和机器学习中发挥着重要的作用,该技术经过多年的发展,已产生了一系列的理论成果。本文在前人研究成果的基础上,探索了一种新的中文聚类方法。本文先提出了一种中文分词算法,用来将中文文本分割成独立的词语。再对处理后的语料使用Word2Vec工具集,应用深度神经网络算法,转化为对应的词向量。最后,将词向量之间的余弦距离定义为词之间的相似度,通过使用K-means聚类算法将获取的词向量进行聚类,最终可以返回语料库中同输入词语语意最接近的词。本文从网络上抓取了2012年的网络新闻数据,应用上述方法进行了实验,取得了不错的实验效果。 展开更多
关键词 数据挖掘 聚类 分词 词向量 神经网络
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基于Word2Vec模型特征扩展的Web搜索结果聚类性能的改进 被引量:5
8
作者 杨楠 李亚平 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期1701-1706,共6页
对于用户泛化和模糊的查询,将Web搜索引擎返回的列表内容聚类处理,便于用户有效查找感兴趣的内容。由于返回的列表由称为片段(snippet)的短文本组成,而传统的单词频率-逆文档频率(TF-IDF)特征选择模型不能适用于稀疏的短文本,使得聚类... 对于用户泛化和模糊的查询,将Web搜索引擎返回的列表内容聚类处理,便于用户有效查找感兴趣的内容。由于返回的列表由称为片段(snippet)的短文本组成,而传统的单词频率-逆文档频率(TF-IDF)特征选择模型不能适用于稀疏的短文本,使得聚类性能下降。一个有效的方法就是通过一个外部的知识库对短文本进行扩展。受到基于神经网络词表示方法的启发,提出了通过词嵌入技术的Word2Vec模型对短文本扩展,即采用Word2Vec模型的TopN个最相似的单词用于对片段(snippet)的扩展,扩展文档使得TF-IDF模型特征选择得到聚类性能的提高。同时考虑到通用性单词造成的噪声引入,对扩展文档的TF-IDF矩阵进行了词频权重修正。实验在两个公开数据集ODP239和SearchSnippets上完成,将所提方法和纯snippet无扩展的方法、基于Wordnet的特征扩展方法和基于Wikipedia的特征扩展方法进行了对比。实验结果表明,所提方法在聚类性能方面优于对比方法。 展开更多
关键词 特征扩展 片段 词嵌入技术 搜索结果聚类
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Development Plan for Under- forest Economy of Henan Province Based on Central Plains Economic Region 被引量:3
9
作者 Xiaodong ZHAO Yimin ZHAO 《Asian Agricultural Research》 2016年第2期34-38,共5页
Firstly,this paper analyzed current situations,major practice and existing problems of under-forest economy in Henan Province.Then,it made an in-depth discussion of guiding thought,principle and objectives,constructio... Firstly,this paper analyzed current situations,major practice and existing problems of under-forest economy in Henan Province.Then,it made an in-depth discussion of guiding thought,principle and objectives,construction task and safeguarding measures of the underforest economic development plan. Besides,it analyzed benefits of the under-forest economic development plan. By 2017,the area of underforest economic land will reach 1. 60 million hm2,create output value of 155. 2 billion yuan( accounting for more than 20% of forest output value),provide 3. 27 million jobs,and will greatly increase ecological carrying capacity of construction and development of the Central Plains Economic Region( CPER). 展开更多
关键词 wordS Under-forest ECONOMY Plan central PLAINS Economic Region(CPER) Analysis HENAN PROVINCE
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基于Word2Vec词嵌入和聚类模型的安全生产事故文本案例分类 被引量:7
10
作者 吴德平 华钢 《计算机系统应用》 2021年第1期141-145,共5页
安全生产事故的分析对应急管理能力提升具有重要意义.通过对安全生产案例的语义分析,利用Word2Vec词嵌入技术和聚类模型,选用CBOW+负采样技术实现词向量,并结合安全生产事故案例分类的数据特点,通过基于半监督学习的聚类模型算法,根据... 安全生产事故的分析对应急管理能力提升具有重要意义.通过对安全生产案例的语义分析,利用Word2Vec词嵌入技术和聚类模型,选用CBOW+负采样技术实现词向量,并结合安全生产事故案例分类的数据特点,通过基于半监督学习的聚类模型算法,根据事故性质的认定特点,提出了一种优化初始聚类中心的算法,并利用K-means聚类算法实现安全事故文本案例的分类.实验表明该方法较好实现安全生产的事故案例分类,并对安全生产事故的多个维度分析具有很好借鉴意义. 展开更多
关键词 word2Vec词嵌入 聚类 半监督学习 安全生产事故 案例分类
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A Novel Method of Deinterleaving Radar Pulse Sequences Based on a Modified DBSCAN Algorithm 被引量:2
11
作者 Abolfazl Dadgarnia Mohammad Taghi Sadeghi 《China Communications》 SCIE CSCD 2023年第2期198-215,共18页
A modified DBSCAN algorithm is presented for deinterleaving of radar pulses in modern EW environments.A main characteristic of the proposed method is that using only time of arrival of pulses,the method can sort the p... A modified DBSCAN algorithm is presented for deinterleaving of radar pulses in modern EW environments.A main characteristic of the proposed method is that using only time of arrival of pulses,the method can sort the pulses efficiently.Other PDW information such as rise time,carrier frequency,pulse width,modulation on pulse,fall time and direction of arrival are not required.To identify the valid PRIs in a set of interleaved pulses,an innovative modification of the DBSCAN algorithm is introduced which is accurate and easy to implement.The proposed method determines valid PRIs more accurately and neglects the spurious ones more efficiently as compared to the classical histogram based algorithms such as SDIF.Furthermore,without specifying any input parameter,the proposed method can deinterleave radar pulses while up to 30%jitter is present in the associated PRI.The accuracy and efficiency of the proposed method are verified by computer simulations and real data results.Experimental simulations are based on different real and operational scenarios where the presence of missing and spurious pulses are also considered.So,the simulation results can be of practical significance. 展开更多
关键词 DEINTERLEAVING radar pulse sequences density based clustering pulse descriptor word
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A Brief Approach to the Improvement of Reading Comprehension
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作者 Sun Yunbo(Department of Foreign Languages,Kunming Institute of Technology,Kunming 650093) 《昆明理工大学学报(自然科学版)》 CAS 1994年第S1期101-104,共4页
ABriefApproachtotheImprovementofReadingComprehensionSunYunbo(DepartmentofForeignLanguages,KunmingInstituteof... ABriefApproachtotheImprovementofReadingComprehensionSunYunbo(DepartmentofForeignLanguages,KunmingInstituteofTechnology,Kunmin... 展开更多
关键词 omprehension efficient fast word-by-word central IDEA Chinese BOOKS reference materials classification number H319.1
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基于战略坐标图的我国“互联网+护理服务”研究主题分析 被引量:1
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作者 张锦锦 姜虹 +3 位作者 刘胜娟 权月 王晓萍 田丽 《天津护理》 2024年第1期55-59,共5页
目的:分析国内“互联网+护理服务”研究主题和发展态势,以期为“互联网+护理服务”高质量、可持续发展提供参考。方法:以“互联网+护理服务”为主题,检索建库至2022年12月期间中国知网收录的文献,使用文献计量学分析软件BICOMB进行计量... 目的:分析国内“互联网+护理服务”研究主题和发展态势,以期为“互联网+护理服务”高质量、可持续发展提供参考。方法:以“互联网+护理服务”为主题,检索建库至2022年12月期间中国知网收录的文献,使用文献计量学分析软件BICOMB进行计量分析,使用统计分析软件SPSS进行聚类分析,绘制研究主题战略坐标图,揭示核心主题及其发展态势。结果:共纳入327篇文献,论文发文量快速增加,期刊分布相对集中。通过关键词聚类出9大研究主题,其中核心且成熟的主题是“互联网+护理服务”护患体验、“互联网+护理服务”护患双方认知意愿需求以及老年慢性病延续护理;核心不成熟主题是“互联网+护理服务”质量;待发展主题是上门服务、“互联网+护理服务”现状及影响因素、“互联网+护理服务”风险防控以及护士培训。结论:国内“互联网+护理服务”研究目前处于快速发展阶段,受到众多研究者的关注。各研究主题发展阶段不同,逐渐向“互联网+护理服务”内涵发展。研究者应关注热点主题的进展,进一步推动风险防控、质量评价等发展潜力主题的研究。 展开更多
关键词 互联网+护理服务 共词聚类分析 主题战略坐标
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国内智慧教育领域研究热点与趋势 被引量:2
14
作者 吴军其 张逵 《长春师范大学学报》 2024年第1期121-128,共8页
近年来,智慧教育的兴起引起人们的广泛关注。本文以2013—2022年CSSCI数据库中关于智慧教育的572篇文献的高频关键词为原始数据,运用Bibexcel、Ucinet和SPSS软件对高频关键词数据进行共词分析、社会网络分析、多维尺度分析和聚类分析,... 近年来,智慧教育的兴起引起人们的广泛关注。本文以2013—2022年CSSCI数据库中关于智慧教育的572篇文献的高频关键词为原始数据,运用Bibexcel、Ucinet和SPSS软件对高频关键词数据进行共词分析、社会网络分析、多维尺度分析和聚类分析,揭示智慧教育领域的研究热点和发展趋势。研究结果显示智慧教育研究的热点主要体现在:教育信息化、教育现代化等政策、战略;智慧教育的内涵、特征、功能等;智慧教育的体系架构与智慧环境建设等;智慧教育的技术支撑及实践。本文还基于智慧教育研究现状,提出未来发展需要关注的四个方向。 展开更多
关键词 智慧教育 共词分析 社会网络分析 聚类分析 多维尺度分析
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基于组合相似度动态聚类和词熵的网络话题在线检测
15
作者 郭慧 王亚楠 +2 位作者 王欣艳 魏艺泽 王养廷 《情报杂志》 北大核心 2024年第5期159-166,共8页
[研究目的]为实现网络热点话题的在线检测,提升增量式聚类算法的聚类效果,提出了基于组合相似度的动态聚类算法,同时通过计算词熵实现主题词提取和演化跟踪。[研究方法]通过CIFG-BiLSTM-CRF模型实现文本的命名实体识别,计算文本与话题... [研究目的]为实现网络热点话题的在线检测,提升增量式聚类算法的聚类效果,提出了基于组合相似度的动态聚类算法,同时通过计算词熵实现主题词提取和演化跟踪。[研究方法]通过CIFG-BiLSTM-CRF模型实现文本的命名实体识别,计算文本与话题的实体相似度,再取文本词向量与话题中心余弦相似度的最大值作为词向量相似度,二者结合判断文本所属话题。在聚类过程中利用时间窗口策略实现话题中心和成员文本的动态更新。同时,计算文本词熵,生成话题的词熵和列表,实现话题主题词提取和演化跟踪。实验以新冠疫情新闻为数据实现话题在线检测,并展示了话题主题词的演化和跟踪过程。[研究结论]实验表明,与传统相似度计算方法相比,组合相似度能够获得更好的聚类效果,聚类过程中提取出的话题主题词也正确地反映了原始数据的热点话题内容。 展开更多
关键词 网络话题 在线话题检测 增量式聚类 主题词提取 组合相似度 动态聚类算法 词熵
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国内亚健康状态中医临床试验的文献计量学研究
16
作者 孙璇 王哲 +6 位作者 田春颖 王东军 关媛媛 田之魁 朱青青 周宗慧 王泓午 《天津中医药大学学报》 CAS 2024年第6期538-543,共6页
[目的]探讨国内亚健康状态中医临床试验方法、干预措施及目前研究热点分布领域,为日后临床研究及干预提供参考。[方法]采用循证医学定性系统综述研究方法,检索中国知网(CNKI)、维普(VIP)及万方数据库(WANFANG DATA)文献,应用Note Expres... [目的]探讨国内亚健康状态中医临床试验方法、干预措施及目前研究热点分布领域,为日后临床研究及干预提供参考。[方法]采用循证医学定性系统综述研究方法,检索中国知网(CNKI)、维普(VIP)及万方数据库(WANFANG DATA)文献,应用Note Express 3.2.0软件结合人工阅读文章的方式对检索的文献进行筛选,分别从文献研究方法、干预措施、有效率、受试人群、发表时间、核心作者、期刊分布、基金分布等方面进行定性系统综述分析。[结果]纳入141篇文献,近5年发文量明显降低,可见近几年国内对亚健康状态中医临床试验的关注度呈下降趋势;临床试验研究方法以随机对照试验居多,占总文献的78.72%,但阐明随机化方法的仅占32.43%,且样本含量普遍较低,以致文章可信度低;共有38种结局指标,累计频次279次,说明中医临床试验已有较成熟体系;涉及作者389位,根据普赖斯定律尚未形成核心作者群;涉及期刊67种,尚未形成核心期刊;省级基金项目最多,国家级次之;高频关键词分析,亚健康仍为热点词,其次为亚健康状态,临床疗效;受试人群有25种,较为广泛。干预措施以中药治疗者居多,其次为中医综合疗法、中医推拿法,由此可见,中药在本研究所提及的众多干预措施中是认可度最高的。[结论]研究表明,亚健康状态中医临床试验研究热度有所降低,但受试人群比较广,相对具有代表性,现亚健康人群较多,应重视亚健康状态临床试验的研究及研究的严谨性。 展开更多
关键词 亚健康状态 中医临床试验 文献计量学 共词聚类分析
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英国高等教育国家品牌发展与演进逻辑——基于78份政策文本的分析
17
作者 杨春梅 滕昌宏 《国家教育行政学院学报》 北大核心 2024年第9期84-95,共12页
在全球化背景下,高等教育国家品牌是提升国家形象和国际竞争力的核心要素。纵观国际市场的高等教育国家品牌,英国的表现不同凡响。对1999要2024年英国出台的78份国际高等教育政策文本进行共词和聚类分析,系统探讨英国高等教育国家品牌... 在全球化背景下,高等教育国家品牌是提升国家形象和国际竞争力的核心要素。纵观国际市场的高等教育国家品牌,英国的表现不同凡响。对1999要2024年英国出台的78份国际高等教育政策文本进行共词和聚类分析,系统探讨英国高等教育国家品牌在品牌塑造阶段(1999-2010年)、内涵深化阶段(2011-2019年)和融入全球阶段(2020年至今)三个时期的发展变迁并总结其演进的内在逻辑。研究发现,英国高等教育国家品牌呈现了参与主体从少数参与到多元协同、战略目标从追逐经济利益到维护国际地位、聚焦点从吸引学生到留住学生的演进逻辑。我国的“双一流”建设要吸收国际经验,在提高教学和科研水平的同时改善来华留学生的学习体验,加强多部门间的紧密协作,契合国家的长远发展战略,坚持有中国特色的发展战略。 展开更多
关键词 英国 高等教育 国家品牌 共词和聚类分析 “双一流”建设
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基于BICOMB 2.0书目分析系统文献计量分析的我国2014—2023年专科医院培训研究进展
18
作者 付晓萌 姜红梅 《现代医院》 2024年第9期1469-1472,共4页
目的分析中国知网数据库中专科医院培训研究热点,通过定量分析文献数据,帮助评估专科医院培训研究领域学术研究的影响力和质量,发现该领域学术研究的趋势。方法以“专科医院培训”为检索词,检索2014—2023近十年中国知网数据库收录的文... 目的分析中国知网数据库中专科医院培训研究热点,通过定量分析文献数据,帮助评估专科医院培训研究领域学术研究的影响力和质量,发现该领域学术研究的趋势。方法以“专科医院培训”为检索词,检索2014—2023近十年中国知网数据库收录的文献,使用BICOMB 2.0书目分析系统进行计量分析,使用统计分析软件SPSS 26.0进行聚类分析。结果共纳入199篇文献,近十年间出现两个研究的重要时间拐点,排名前十名的期刊载文量在4篇以上(含4篇),累计百分比为28.64%。采BICOMB 2.0书目分析系统提取高频关键词15个,占总频次累计百分比为27.52%。应用SPSS 26.0软件进行系统聚类分析得到4个研究热点,即护理人员在职培训的需求、入职前的培训需求、专科医院的培训成效以及医师培训。结论专科医院培训应发挥国家政策战略支撑作用,不断拓宽、完善护理人员和住院医师规培等领域的研究思路,需要进一步细化专科医院管理人员和学科领域研究。随着我国专科医院资源配置的不断优化、专业学科制度建设更为完善,专科医院培训领域的研究方向和内容仍具有较大的潜力和可能性。 展开更多
关键词 专科医院 培训 文献计量分析 共词聚类分析
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基于CiteSpace的河洛文化研究态势分析
19
作者 郭瑞青 《洛阳理工学院学报(社会科学版)》 2024年第2期6-9,共4页
河洛文化是中华民族的根文化和中国传统文化的源头。研究解读河洛文化,对于建设新时代中华民族精神家园,实现中华民族伟大复兴意义重大。基于SiteSpace科学文献计量知识图谱研究方法,以1984~2023年间中国知网收录的757篇河洛文化论文为... 河洛文化是中华民族的根文化和中国传统文化的源头。研究解读河洛文化,对于建设新时代中华民族精神家园,实现中华民族伟大复兴意义重大。基于SiteSpace科学文献计量知识图谱研究方法,以1984~2023年间中国知网收录的757篇河洛文化论文为研究对象,从“发文时间分布”“关键词共现”“关键词聚类”“关键词突显”4个方面,探究其发展历程与现状。目前,河洛文化研究虽然取得了一系列丰硕成果,但仍有需要深入拓展的学术领域。 展开更多
关键词 河洛文化 CiteSpace知识图谱分析 关键词共现 关键词聚类 关键词突显
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基于隐含空间模型降维和LDA模型的学科主题识别研究
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作者 王婧 武帅 《情报探索》 2024年第2期1-11,共11页
【目的/意义】现有学科研究主题的梳理多为领域专家的定性分析和学科学者的文献梳理,一定程度会由于研究思维的局限性和获取知识的片面性造成学科研究主题误判,为有效避免漏判误判现象的发生,提出识别模型。【方法/过程】首先,运用传统... 【目的/意义】现有学科研究主题的梳理多为领域专家的定性分析和学科学者的文献梳理,一定程度会由于研究思维的局限性和获取知识的片面性造成学科研究主题误判,为有效避免漏判误判现象的发生,提出识别模型。【方法/过程】首先,运用传统LDA模型分析主题特征词;其次,结合上下文语义信息进行中文分词,形成学科主题词库;最后,结合隐含位置聚类算法发现潜在社区,提高主题识别效果。【结果/结论】提出的方法一定程度上优化了主题挖掘算法在识别短文本主题的效果,消除主观意愿。由计算机自行分类并实现科学研究前沿主题的预测,揭示前沿领域的研究热点,为致力于研究前沿学科的新兴学者提供参考价值。 展开更多
关键词 学科主题识别 LDA主题挖掘 图书情报与档案管理学科词库 隐含位置聚类模型 共词网络
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