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区域科技创新视角下新兴技术竞争情报识别框架构建CHSSCDCSSCICSTPCD
作者：龚花萍袁丽哲周江涌
发表期刊：现代情报 2022年9期
关键词：区域科技创新新兴技术竞争情报识别图像检索LDA模型CRITIC
摘要：[目的/意义]为实现对区域科技创新环境中新兴技术竞争情报的定量化、规模化、模块化识别,构建面向区域科技创新的新兴技术竞争情报识别框架,为新兴技术竞争情报识别研究和实践提供理论框架支持和方法参考.[方法/过程]设计包含专利型指标和区域创新型指标的区域科技创新新兴技术识别指标体系,弥补现有识别指标面对区域科技创新环境时适用性欠缺的不足;综合利用LDA主题模型、CRITIC法抽取候选新兴技术主题并计算新兴技术综合得分,在此基础上构建面向…查看全部>>
基于LDA模型的高校教育云平台设计与研究
作者：凌美君辛婧
发表期刊：计算机技术与发展 2021年12期
关键词：LDA模型Dubbo微服务课程推荐教育云平台体系设计
摘要：随着互联网技术的飞速发展,参与在线学习的群体日益增多,在线学习、互动和交流的活动越来越频繁,在线教育作为一种新型的教育模式逐步形成.一方面,它给学生带来了极大的方便,并且提供了一种新的学习方式;另一方面,也对学习资源的快速增长带来的"信息过载"现象提出了解决方案.文中在云计算环境中采用基于分层的体系化设计思路,深入开展了高校教育云的需求分析和架构设计.结合Dubbo微服务框架和分布式数据库技术,以服务化、组件化为系统核心,基于LDA用…查看全部>>
一种新的基于LDA-MURE模型的音乐个性化推荐算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：李艳李葆华王金环
发表期刊：吉林大学学报（理学版） 2017年2期
关键词：协同过滤LDA模型Gibbs抽样LDA-MURE模型推荐算法
摘要：针对基于音乐作品信息的音乐作品个性化推荐及协同过滤方法的不足,通过分析音乐作品需求者的音乐试听数据及下载数据,并结合LDA(latent Dirichlet allocation)主题挖掘模型,提出一种基于LDA-MURE模型的推荐算法.实验结果表明,与基于音乐作品需求者的协同过滤算法和基于音乐属性项目的协同过滤算法相比,LDA-MURE算法可更高效地向音乐作品需求者推荐感兴趣的音乐作品.
基于领域识别的主题模型观点挖掘研究北大核心CSCDCSTPCD
作者：MA Chang-linMIN JieXIE Luo-di
发表期刊：计算机工程与科学 2019年7期
关键词：LDA模型领域识别观点挖掘情感转移变量
摘要：网络新媒体的快速发展,使得网上评论数据呈现爆炸性增长,面对数量庞大的网络文本,使用传统的人工方式来提取观点会导致效率低下、分类界限模糊、领域适应性差等问题.为解决以上问题,在对传统LDA模型进行改进的基础上,提出了一个基于领域判别的LDA主题模型来对在线评论进行观点挖掘.首先,在标准LDA模型中引入领域层,对语料库中的文档采样领域标签,利用领域化的参数来求解LDA模型;其次,考虑到句子间的情感从属关系,在主题层和单词层之间加入情感层,…查看全部>>
热点主题特征维度的识别指标体系构建及实证研究 ——以我国制氢领域为例北大核心CSSCI
作者：刘晋霞侯倩倩
发表期刊：情报杂志 2022年9期
关键词：热点主题热点识别主题词LDA模型指标体系制氢领域
摘要：[研究目的]从热点主题的特征维度出发,基于LDA模型构建热点主题识别的指标体系,使识别结果更加清晰明确、具有更强的热点指向性,为热点主题的识别工作提供新的思路与方法.[研究方法]以中国知网2000-2020年我国制氢领域的期刊文献为数据源,利用LDA模型抽取研究主题;分析热点主题的影响力特征及关注度特征,并基于LDA的输出信息对其进行量化,从影响力特征维度和关注度特征维度构建热点主题识别的指标体系;最后通过指标计算确定热点主题并…查看全部>>
基于SGC-LDA模型的财经文本主题研究北大核心CSTPCD
作者：傅魁鲁冬覃桂双
发表期刊：计算机工程与应用 2022年15期
关键词：LDA模型噪声过滤遗传因子财经文本主题建模
摘要：传统财经领域研究通常关注结构化数据,较少关注非结构化的财经类文本数据,并且财经文本数据蕴含的信息量巨大.针对上述问题,提出SGC-LDA(sliding-window,genetic factor and common financial topic LDA)财经文本主题研究方法.基于通用财经主题的文本噪声过滤建模,以降低噪声数据的影响;基于滑动窗口技术,同时引入财经遗传因子,保证主题的连续性;完成能够实现财经文本主题模型的SGC-L…查看全部>>
基于LDA模型的乡村振兴研究主题挖掘与热度演化分析
作者：冷奇兵
发表期刊：安徽农业科学 2024年4期
关键词：乡村振兴主题挖掘热点LDA模型文献计量
摘要：乡村振兴战略是推动农业高质量发展、促进共同富裕的重要保障。精准识别乡村振兴研究的主题与热点,有助于在新发展阶段下面向农村地区开展精细化研究提供基础。以SCI期刊、EI来源期刊、北大核心、CSSCI和CSCD的13184条文献摘要为研究对象,使用词云图和LDA主题建模的方式分析了乡村振兴相关领域的热点主题和变化趋势。结果显示,学者们最为热衷的是乡村振兴战略、路径和乡村体制及农业农村现代化等宏观方向的研究,而组织振兴、人才振兴和农村土地等…查看全部>>
国外社交媒体影响力研究述评——进展与启示北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD
作者：刘济群
发表期刊：现代情报 2016年3期
关键词：社交媒体社会网络影响力分析LDA模型社区发掘
摘要：大数据环境下信息与通讯技术的发展,使越来越多的用户进入了社交媒介建构的虚拟网络空间之中,社交媒体的影响力也在不断增强.本文从信息内容和网络结构两个层面综述了国外计算机科学等相关领域的社交媒体研究,指出了基于内容的主题提取,信息传播的流行度分析,社交媒体中的网络结构分析以及社区发掘等重要的研究领域;具体阐释了一部分具有基础性或典型性的模型、算法、以及相应的研究成果比较,同时也提出了未来的研究领域和研究方法的可能发展方向.最后,本文讨论了…查看全部>>
基于电商评论文本的用户情感分析
作者：刘若雨
发表期刊：现代信息科技 2021年4期
关键词：评论文本情感分析LDA模型
摘要：随着电商行业的迅猛发展,网络购物如雨后春笋般迅速崛起,网购评论数据爆炸式增长,准确挖掘并利用这些能反映消费者情感倾向的信息,已成为商家改进产品质量、提升竞争力不可或缺的手段.该文以国产品牌小米手机为研究对象,利用Python软件爬取天猫商城中的评论信息,对爬取的天猫商城评论数据进行情感分析,分别对正、负面评论构建LDA主题模型,挖掘出大数据背后的隐含信息.
国内外教育大数据研究现状对比分析CHSSCDCSSCICSTPCD
作者：李秀霞宋凯赵思喆周娜
发表期刊：现代情报 2017年11期
关键词：教育大数据研究现状共词分析LDA模型Vosviewer
摘要：提取并对比中外教育大数据研究的主题分布,揭示国内教育大数据研究的不足,为国内教育大数据的进一步发展提供策略.通过Web of Science和CNKI数据库,利用共词分析法和LDA模型获取中外教育大数据研究的主题分布.国内教育大数据研究主要集中在教育教学改革、教学模式及应用、教育数据分析和个性化学习研究、人才培养、教师专业发展5个方面;而国外的研究主要集中在技术环境研究、数据挖掘及应用、教育应用研究、用户研究、开放资源…查看全部>>

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