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[目的/意义]为全面、客观、高效、直观地掌握科技领域主题的发展规律和演变趋势,提出一种基于多源数据的领域主题演化路径识别和分析框架。[方法/过程]获取不同来源的科技文献数据,利用多维样本有序聚类方法辅助时间切片,基于改进的词袋构建方法,提升LDA模型主题识别效果,借助Louvain社区发现算法在主题层进行多源数据的融合,分析领域主题演化路径。[结果/结论]利用美国太赫兹研究领域基金项目、论文和专利3种来源的数据进行实证研究,结果表明,3种数据源能够清晰划分出4个时间窗口,改进的词袋构建方法能够表征更准确的领域信息内涵,主题社区有助于从多源数据复杂的演化网络中厘清主题演化脉络。 相似文献
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[目的/意义] 由于传统科技创新主题概率识别方法忽略文本内容语义理解,为了更加准确地识别出主题,科技创新主题语义识别势在必行。[方法/过程] 提出一种基于LDA的科技创新主题语义识别方法,利用语义角色标注技术对科技文献中的科技创新内容进行语义标引,构建LDA主题语义识别模型,根据表征科技创新内容的关键词语义角色对应的上位词的概率识别出科技创新主题。[结果/结论] 通过以3D打印领域数据为对象进行实验,证明该方法能够更加准确地识别出科技创新主题,形成科技创新主题-主题词-科技文献的混合分布聚类集群,减少研究背景等无关数据干扰,避免语义含义相同的科技创新主题词重复统计问题。 相似文献
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[目的/意义] 基于主题关联相似度揭示主题汇聚及变异过程,识别学科交叉主题及交叉模式,归纳学科主题的演化趋势及演化路径模式。[方法/过程] 获取情报学学科科研论文的高频主题词,构造主题词共词矩阵,利用网络社区演化分析工具生成学科主题演化网络图,结合指标数据对学科主题演化过程进行分析。[结果/结论] 总体上看,情报学学科的研究主题虽然在反复地变化,但核心主题一直存在;扩张、收缩和合并是研究主题最普遍的变化态势,分裂现象较少,产生和消亡现象存在;有3条特定社区演化轨迹清晰地贯穿始终,活跃度相对稳定,反映了3类核心研究主题;3类核心研究主题的演化路径呈现出升华吸纳、共融迭新和辐射推进3种演化模式。研究结果显示,基于主题关联学科主题演化路径的多模式识别方法既能从宏观层面呈现学科主题演化形式,也能从微观层面分析学科主题交叉模式,结合二者可揭示学科主题的继承或创新,预测学科交叉主题的发展方向。 相似文献
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[目的/意义]高效准确地识别社会诉求主题、把握社会诉求转变节点、追踪主题演化趋势,进而为政务服务和社会治理的和谐有序发展提供支撑。[方法/过程]提出一套基于语义网的高价值主题识别和演化路径分析方法。首先,基于本地上下文语义解析思想,利用词汇共现构建动态语义关系网;其次,利用社区发现算法识别子社区,采用RFM模型对关键词进行价值划分,依据高价值层次关键词识别主题标签;接着,通过计算相邻时间区间的主题相似度来反映主题演化关系;最后,利用上海市的社会诉求数据进行模型验证,与K-means方法进行主题识别效果的比较,并利用精确率、召回率和F1值进行方法效果评测。[结果/结论 ]研究结果发现,该方法应用效果的提升差额均大于0.3,具有明显的优化效果。研究能够为政府网站领导信箱模块反映的公众关切事项构建全景视图,也能为探索其他社交文本挖掘方法以及支撑国家治理大数据分析实践提供新的思路。 相似文献
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[目的/意义]随着战略型新兴技术产业的迅猛发展,如何识别具有潜在协同效应的技术创新组合、厘清组合中核心的创新关系,是有效规划产业发展路线、提升产业竞争优势的重要前提。[方法/过程]在技术组合进化理论的指导下,结合深度学习、SAO语义挖掘和CFDP算法,提出一种基于专利数据的技术创新组合与演化关系的识别方案。该研究方案共分为3个步骤：首先基于关键词与专利分类号构建领域检索策略,并实现对获取数据的清洗和分词。随后,通过Word2Vec构建领域技术主题的词向量语义网络,并利用CFDP算法识别出潜在创新要素及组合方式。最后,深入挖掘各组合中核心的SAO结构,通过LSTM深度学习算法对其演化关系进行分类,挖掘技术的核心创新方式,进而有效甄别领域潜在的技术机会。[结果/结论]以语音识别领域为例,通过对该领域DII专利文本数据的深入挖掘,识别并追踪5个潜在的技术创新组合及核心创新方式。研究发现,当前我国语音识别领域在智能芯片设计、语音识别算法、新场景和应用等方面有较大的创新潜力。 相似文献
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[目的/意义]高效准确地把握社会诉求转变节点、识别社会诉求主题、追踪主题演化趋势,进而为政府服务和社会治理的和谐有序发展提供支撑已成为一项重要议题。[方法/过程]提出了一套基于语义依赖关系的主题识别和演化路径分析方法。首先,针对同一文档核心词汇,利用全组合方法构建“Source-Target”词对,通过时间区间划分和Word2Vec模型构建动态语义依赖关系网;其次,利用社区发现算法识别每一区间中语义依赖网的子社区,并采用PageRank算法识别出每一子社区的主题标签,通过测量前后相邻时间区间主题相似度来反映主题的演化关系,展示主题生成、分裂、融合、衰亡的演化过程;最后,以甘肃省人民政府公开的省长信箱数据进行模型验证,通过与K-means方法在主题识别效果上进行比较,并利用精确率、召回率和F1值进行方法效果评测。[结果/结论]研究结果发现,本方法应用效果的提升差额曲线均大于0,且三项指标的差额曲线整体都处在0.5分界值之上,取得了明显的优化效果。研究为政府网站领导信箱模块反映的公众关切事项构建了全景视图,该方法也为探索其它社交文本挖掘方法以及支撑国家治理大数据分析实践提供了新的思路。 相似文献
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[目的/意义]针对目前医学领域基于主题的语义相似度计算研究较少,尚不足以揭示主题间在语义层面的关系,提出一套用于主题间语义相似度计算的方法,进而从语义角度判断主题间关系,为主题新颖性判断、主题关联研究等提供参考。[方法/过程]以MeSH词表为语义计算的基础,剖析词表结构与现有研究成果,从入口词、语义距离、注释3个维度综合测度主题间的语义相似度,利用PubMed中2011-2014年干细胞领域的文献进行实证研究。[结果/结论]利用通用验证主题词对,验证了本文所提3个测度维度的有效性。通过主题间语义相似度的计算,发现干细胞领域2011-2014年较为新颖的主题为未成年人干细胞研究。后续研究中还需融入基于统计的主题相似度,从而更加全面地揭示主题间的关系,发现语义层面领域的新颖性研究主题。 相似文献
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学科领域生命周期中作者研究兴趣演化分析 总被引：4，自引：3，他引：1
[目的/意义]为揭示作者研究兴趣的演化特征,结合生命周期理论和Author-Topic（AT）主题模型提出作者研究兴趣演化分析框架。[方法/过程]收集CNKI数据库中锂离子电池领域的期刊论文数据,通过文献信息增长规律对学科生命周期发展阶段进行划分,利用AT主题模型抽取分析作者-主题、主题-词项以及文档-主题概率分布,通过追踪学科领域生命周期中主题强度和作者研究兴趣度的变化趋势进行演化分析。[结果/结论]实证研究选择核心作者作为分析对象,结果显示国内锂离子电池领域的核心作者的研究兴趣度普遍在成长期达到最大值,对学科发展起到促进作用。核心作者的研究兴趣演化趋势与相应的主题演化趋势一致时,能够引领该研究主题的发展。但也存在一些研究主题,其演化趋势并不同于核心作者的研究兴趣演化趋势,这部分主题往往强度值较大,涉及的研究方向比较广。 相似文献
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利用专利文献数据识别技术领域的技术主题演化发展路径并分析其发展趋势，对于科技界、企业界进行专利技术创新具有重要的意义。首先，使用Open IE 5.1进行SAO (subject-action-object)三元组抽取，基于LDA (latent Dirichlet allocation)模型进行主题识别，根据TRIZ技术创新思想，基于action语义词典将技术主题划分到四个维度；然后，通过计算SAO三元组之间的相似度来测度技术主题之间的语义关联构建技术主题创新演化路径，并利用可视化技术构建技术主题创新演化路径可视化图谱，利用该图谱辅助分析技术主题演化脉络及其发展趋势。最后，通过石墨烯超级电容器（集流体）领域的实证，对该领域的技术问题（problem to problem,P-P）主题、技术功能（solution to solution,S-S）主题、解决方案（problem to solution,P-S）主题和技术效果（solution to problem,S-P）主题的创新演化路径进行解读分析，验证了本研究提出方法的可行性和有效性。 相似文献
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[目的/意义]突破性创新对科技发展具有关键作用。大数据环境下,科学技术发展本身所具有的复杂、多维、不断进化等特征越发凸显。以动态视角进行突破性创新主题识别,对于为国家、企业及高校详析突破性创新领域、合理配置创新资源以及提供创新升级解决方案具有重要意义。[方法/过程]综合运用主题模型、词嵌入算法以及复杂网络分析等方法构建动态主题网络,全面考量主题在时间窗口内的结构特性以及时间窗口间的演化状态,并以其为基础结合突破性创新的新颖性、突变性、影响力和学科交叉性特征识别突破性创新主题。[结果/结论]面向区块链领域展开实证研究,识别出神经网络(Neural Network)和边缘计算(Edge Computing)两个主题的突破性创新特征最为显著。结合区块链现有研究及美国国家科学技术委员会发布的关键和新兴技术清单,验证了本文方法的可行性和有效性。但有关结果的定量验证,以及融合多源数据的突破性创新主题识别有待进一步研究。 相似文献
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基于共词分析法的学科主题演化研究方法的构建 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]相比于以单纯的关键词统计排序为主的词频分析法,和以文献作为分析对象、需要庞大的引文索引作为基础的共引分析法,共词分析法具有一定的优势。因此,基于共词分析法来研究学科主题演化规律。[方法/过程]构建基于共词分析法的学科主题演化研究方法,包括4个模块,分别是：数据准备、演化阶段划分、主题识别和主题演化分析。[结果/结论]在主题识别阶段改进了词频g指数来选取共词分析的对象;在主题演化分析模块,提出从静态和动态两个角度来分析学科主题的演化情况,构建三维战略坐标来进行静态分析,并构建学科主题演化现象识别模型来进行动态分析。 相似文献
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[目的/意义]科技创新需要快速发现特定科技领域中关键知识衍生与演化的路径,探索未来的知识创新趋势,为此,有必要对知识演化路径进行动态可视化研究。[方法/过程]从主题关联的角度入手,以3D打印领域为例,基于LDA识别出科技创新主题并进行分阶段细化分析,探测主题集群内部与外部的关联强度,识别出主题不同生命周期的演化能力及其演化类型。[结果/结论]实验结果表明,该方法从主题关联的角度入手,构建了基于时间序列的知识演化路径,丰富了知识管理和信息计量的理论研究方法,在实践上则有助于探测科技创新知识。 相似文献
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[目的/意义] 提出一种新的词族识别方法,用于构建语义工具和辅助检索扩展,以降低编表专家的认知负担,提高语义工具构建和更新的效率。[方法/过程] 首先通过同现统计和相似度计算建立学科领域的概念语义网络,再利用社会网络分析中的Island算法进一步识别该网络中的词族。并以金融学科为例,比较该方法与层次聚类算法、“词素后方一致”方法识别词族的效果。[结果/结论] 结果发现,Island算法的效果优于层次聚类算法,并与“词素后方一致”方法各具优势,可以结合使用,取长补短。 相似文献
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[目的/意义] 准确地计算微博相似度可以提高微博主题挖掘效率，对舆情治理、保障信息安全具有实践意义。针对微博文本语义稀疏、高维的问题，提出一种融入微博非文本特征的超边相似度算法。[方法/过程] 分析微博舆情发生机制，利用超网络模型表示微博舆情主题形成过程，通过计算各层子网相似度及各层子网对主题形成的贡献度构建超边相似度算法。[结果/结论] 研究发现，论文所提出的相似度方法有助于提升微博舆情信息的主题聚类效果，特别是对于文字性表述相似程度高的微博信息，具有明显的主题区分性。 相似文献
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[目的/意义] 针对包含单一类型知识单元的知识网络难以全面反映学科知识结构的问题，提出一种从多维度进行知识网络结构融合的方法，为学科领域知识结构挖掘提供借鉴。[方法/过程] 利用LDA及TF-IDF方法抽取学科知识单元，然后运用语义相似度和关键词共现分析方法构建3个学科知识子网络：主题网络、关键词网络和实体网络，并采用空间节点传递对齐方法对齐子网络节点，接着设计基于图卷积操作的自编码模型对知识节点进行表示，最后通过计算余弦相似度重构学科知识网络。[结果/结论] 实验部分以人工智能领域为例，构建融合主题、关键词和实体的学科知识网络并展开分析，实验结果表明，本文所提方法能有效地揭示学科领域研究内容和知识结构，为学科知识发现与组织研究提供有益参考。 相似文献
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[目的/意义]识别领域发展路径对于科技创新具有重要意义,但现有方法如专家访谈、引文分析等不能适应文献爆发性增长的现状,针对这一问题,提出一种基于主题变迁的领域发展路径识别方法。[方法/过程]该方法可以自动从Aminer平台获取数据,通过构建关键词-学者矩阵,综合使用KMeans++和谱聚类算法识别出研究主题和相关学者;通过相似度计算实现不同主题之间的关联,最终获得研究领域的发展路径并进行可视化展示。[结果/结论]通过对人工智能领域的实证分析,结果表明该方法能够有效反映领域研究主题的变迁,有助于研究者快速定位领域的研究热点和重点,丰富领域发展路径相关的研究方法。 相似文献
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[目的/意义]分析技术主题演化过程可以梳理技术发展脉络,对于发展创新、预测技术发展趋势具有重要意义,但是从语义角度分析技术主题演化轨迹的研究较少。因此,从语义的角度出发,分析技术主题演化过程。[方法/过程]提出基于非负矩阵分解的改进的动态非负矩阵分解模型对专利文本进行动态主题建模,并利用TextRank算法抽取名词短语进行标注,增强所抽取技术主题的可解释性。在此基础上,利用词向量的方式计算技术演化轨迹,并进行可视化展示。[结果/结论]对2002年、2005年、2008年、2011年和2014年的五方专利进行实证分析,识别出65个技术主题及其演化轨迹,表明方法的可行性。 相似文献
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一种基于共词网络社区的科研主题演化分析框架 总被引：3，自引：0，他引：3
共词网络在一定程度上可以表示特定学科领域的知识结构。为分析主题演化过程,将网络社区的演化分为6种类型,分别为产生、消亡、分裂、合并、扩张与收缩。在此基础上,利用Z-value算法和社区相似度算法,构建一个科研主题演化分析模型。与传统的基于词频的分析思路相比,所提出的基于共词网络社区演化分析的框架不强调词频的变化,而是强调词间关系的变化,试图通过中观层面的网络社区的演化分析揭示科研主题发展规律。 相似文献