共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
为系统分析国内高校网络舆情研究热点及研究趋势,采用共现分析、LDA主题模型等文本挖掘方法对国内高校网络舆情研究的学术论文进行分析。从宏观和微观两个层面展开分析,宏观层面以关键词共现网络为基础,利用社区挖掘方法抽取关键词语义社区,分析高校网络舆情主要研究内容;微观层面以学术论文摘要语料库为基础,利用LDA主题模型抽取潜在研究主题,度量主题强度及其演化趋势,发现当前研究热点。研究结果发现当前国内高校网络舆情有6大热点研究主题,其中高校网络舆情引导、监测和演化分析的研究热度将持续增强。最后对高校网络舆情研究进行展望,提出未来研究方向和研究问题。 相似文献
2.
随着信息技术的快速发展,网络学习社区已成为重要的学习平台之一。在此背景下,文章采用词频—逆文本频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF)算法和动态主题模型(Dynamic Topic Models,DTM),以951条相关文献作为数据来源,首先对网络学习社区的研究热点和研究主题进行了分析,发现网络学习社区具有明确的教育属性,并将网络学习社区领域的相关研究划分为九类主题。随后,文章基于时序绘制了热度高低均值图和热度曲线图,对网络学习社区主题热度与演化情况进行了分析,发现混合教学和学习服务等主题具有核心热点特征,平台建设、学习者交互、社区生态等主题发展较为稳定,学习环境主题有一定的发展潜力,而学习模式、知识共享、学习动机等主题热度逐渐弱化。最后,文章梳理了研究结论,并针对网络学习社区的发展提出了建议。文章的研究为网络学习社区领域中理论和实践研究提供了一定的数据和理论支持,明确了该领域的研究主题和结构,为探讨该领域的未来研究方向提供了新的思路。 相似文献
3.
针对短文本信息篇幅短、信息量少、特征稀疏的特点,提出一种基于LDA（Laten Dirichlet Allocation）主题模型特征扩展的短文本分类方法。该方法利用LDA模型得到文档的主题分布,然后将对应主题下的词扩充到原来短文本的特征中,作为新的部分特征词,最后利用SVM分类方法进行分类。实验结果表明,相比于传统的基于VSM模型的分类方法,基于LDA特征扩展的短文本分类方法克服了特征稀疏的问题,在各个类别上的查准率、查全率和F1值都有所提高,充分验证了该方法对短文本分类的可行性。 相似文献
4.
主题模型在机器学习领域已成为研究的一大热点问题.本文系统阐述LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型参数估计和Gibbs抽样算法,介绍常见的LDA改进和扩展模型,最后分析LDA模型在文本挖掘领域的应用情况. 相似文献
5.
采用用户历史查询词构建用户画像时,现有向量空间模型存在特征稀疏和上下文依赖性强的问题。针对该问题,通过引入 LDA 主题模型,首先提取查询词潜在主题,得到查询词对应的主题分布;然后将概率最大的主题对应的词扩充到原始特征空间中,丰富用户特征;最后采用 SVM 分类算法对用户基本属性进行分类,构建用户画像。实验表明,利用 LDA 模型对用户特征进行扩展比传统向量空间模型用户画像精度提高了 1.6%。 相似文献
6.
突发公共卫生事件舆情危机一旦爆发会引发民心不安,为及时有效研判和引导网络舆情,提升政府部门的应急管理能力,突发公共卫生事件舆情主题分析就显得尤为重要.利用“知微事见”,从近两年国内最具社会影响力的突发公共卫生事件中,选取影响力指数最高的事件,基于SnowNLP模型对事件发生后政务媒体的相关评论信息进行情感分析,以可视化方式,将网民情感划分为形成期、爆发期和衰退期.并通过LDA主题模型,得出每个时期的主题分类,从而为突发公共卫生事件发生后相关政府部门对网络舆情的把控和引导提供支持. 相似文献
7.
远程教育研究主题划分与近五年研究热点分析——基于对397份研究生学位论文的分析 总被引：1，自引：0，他引：1
远程教育相关领域内的研究生学位论文,在一定程度上能够反映出当前我国远程教育的研究方向和研究热点。本文参照我国学者丁兴富、张伟远等人对远程教育研究主题的划分方式,确定了14项远程教育研究主题。然后采用内容分析法,对相关领域397份学位论文按照研究主题进行归类,得出近5年远程教育的研究热点。接下来,将上述研究结果与1997—1998年间以及2001—2004年间的研究热点进行比较,希望分析结果对我国远程教育理论研究动态、发展趋势以及实践探索有所启示。 相似文献
8.
构建切实有效的产业创新生态系统,对国家创新能力建设具有重要的实践意义。文章以“产业创新生态系统”作为关键词在知网上检索,以2005—2021年作为研究区间,运用LDA主题模型抽取文献中隐藏的主题结构,计算主题强度值,在此基础之上绘制主题热度图和主题强度演化折线图,最后结合国内产业创新生态系统研究的实际情况和相关政策,进行主题语义深度挖掘,分析该领域未来研究趋势。研究发现:1.协同创新成为国内产业创新生态系统研究的热点主题;2.产业创新生态系统研究逐渐从理论维度向应用维度转移;3.生态学理论与模型相结合的实证分析成为新的研究方向。研究结论对于国内产业创新生态系统相关研究具有一定的参考价值。 相似文献
9.
专利地图是分析专利文献的一种重要手段,通过对生物材料领域专利文献的检索与统计,用PATENT INTEGRATION和MS EXCEL软件制作出相关的专利管理地图和专利技术地图,对生物材料领域技术发展的过程、专利权人的分布情况、专利被引情况、IPC小类和生物材料领域技术分布的热点等进行了分析。通过该实验的训练帮助学生们掌握了专利地图制作和分析的方法,提高了对专利文献检索和分析的能力,为他们将来的科研工作打下良好的基础。 相似文献
10.
中药鉴定学实验是中药相关专业的必修专业实验课,为激发学生的学习兴趣,提高教学质量,学校对实验教学内容进行了改革,将显微互动教学系统引入课堂中药材粉末制片与观察中,并辅以中药材理化鉴别实验,在此基础上加入中药材饮片性状特征观察,全方位提升学生实践操作能力与综合分析能力,与毕业后相关工作内容进行对接,以求快速适应相关中药学专业的工作岗位。 相似文献
11.
基于思政类弹幕视频话题,构建分析框架,获知其关注热点话题特征及满意度,优化已有课程思政教学路径,为教学话题选择提供参考。采用LDA模型及Bert模型对弹幕文本进行主题聚类及情感分析,挖掘用户关注热点及对视频满意度。研究发现,“Z世代”乐于观看思政类弹幕视频,偏好以现实故事为主题与展现国家实力的弹幕视频。课程思政可结合弹幕视频特征对其内容及呈现形式进行创新,以“Z世代”关注热点为主题制作教学视频,将弹幕技术引入课程思政课堂,增加师生间互动,优化教学效果。 相似文献
12.
从探究专利分布和布局的角度出发,选择阻燃粘合剂作为主题,通过标准检索方式,使用关键词并结合国际专利分类号,对中国专利检索数据库中的中国发明专利进行了全面检索,得到相关的发明专利申请,对上述数据进行细致的手工筛选分类,并作深入的研究分析,揭示了我国阻燃粘合剂领域内发明专利申请的当前技术发展状态和未来的发展趋势. 相似文献
13.
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是用于降维和分类的方法,然而在遇到小样本问题时,由于全局散布矩阵是奇异的,所以传统的LDA方法是不适用的。为了解决LDA的这种缺点,提出了基于最小二乘线性判别分析(Least Squares Linear Discriminant Analysis,LS-LDA)的正则化算法,在LS-LDA中分别加入关于加权矩阵的L1范数、L2范数和弹性网络的惩罚项、来解决小样本问题,使模型具有鲁棒性和稀疏性。在对回归分析、正则化方法和LS-LDA相关技术进行深入分析的基础上,构建正则化最小二乘线性判别分析框架算法,实现数据降维。结合标准文本数据集进行实验,采用KNN(K-Nearest-Neighbor)分类器进行文本分类。实验结果表明,正则化的LS-LDA具有很好的分类性能,其中以加入了弹性网络惩罚项的LS-LDA最优。 相似文献
14.
面向教育技术学文献数据的主题挖掘 总被引：3，自引：0，他引：3
对网络环境下海量的科技文献数据进行文本挖掘可以有效地提高科技文献信息的可用性,发现隐藏的知识。LDA (Latent Dirichlet Allocation)模型是一种能够提取文本隐含主题的非监督学习模型。论文基于LDA模型,以三种国际教育技术期刊在2004-2008年间出版的学术文献为研究对象,进行了主题挖掘和文献分析。 相似文献
15.
为综合比较国内外高职人才培养领域的研究现状与热点演进,采用文献计量的方法,以h指数为主要评价依据,通过对1997~2016年CNKI数据库11403篇、WOS核心合集4741篇高职人才培养主题文献进行分类统计,从刊文量、研究机构、出版物、资助基金、学科方向和共现关键词6个方面对国内外文献进行了评价和比较分析。表明国内高职人才培养领域的研究比国外活跃。总结了国内高职人才培养领域研究的薄弱方面,并提出了相关建议。 相似文献
16.
17.
18.
19.
20.
差评行为会对APP应用下载量产生影响.通过对抓取的APP用户差评进行文本分析,探究开发者推出的增值服务是否会对消费者差评行为产生影响,分析导致消费者差评行为的因素,为APP开发者提供建议.利用Python爬取评论,采用逻辑回归模型进行分类,挖掘评论中的差评信息;利用LDA模型对预处理后的数据进行主题分析,并对结果进行可... 相似文献