基于主题模型的领域新兴交叉主题识别研究——以作物智能育种为例OACSSCICSTPCD
准确识别学科交叉前沿主题,有助于了解学科发展脉络,发掘领域重点发展方向,为未来创新性、突破性研究提供参考。提出一种识别新兴交叉主题的方法。首先,提出一种结合学科多样性和学科凝聚性的论文学科交叉性计算方法;其次,利用该方法筛选出具有高学科交叉性的论文,获得潜力论文数据集;再次,采用结合领域词典改进的LDA模型进行研究主题识别;最后,通过构建融合新颖性、突破性和影响力的多维度新兴主题测量模型,识别出新兴交叉主题。选择作物智能育种领域进行实证分析,识别出4个新兴交叉主题,通过资料分析法验证方法的有效性,对基于论文数据识别新兴交叉主题的方法研究与实践具有参考价值。
齐世杰;串丽敏;赵静娟;张辉;贾倩;
北京市农林科学院数据科学与农业经济研究所,北京100097
学科交叉研究新兴主题识别主题建模作物智能育种
《数字图书馆论坛》 2024 (009)
P.38-47 / 10
北京市农林科学院科技创新能力建设专项“基于学科交叉的农业‘火花技术’早期探测方法与实证研究”(编号:KJCX20240313);北京市农林科学院科技创新能力建设专项“智库型农业情报研究与服务能力提升”(编号:KJCX20230208);北京市农林科学院科技创新能力建设专项“面向科研管理的情报研究与服务能力提升”(编号:KJCX20230210)资助。
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