基于LDA的工科科研主题识别与可视化研究
2020-09-21陆阳琪
江苏科技信息 2020年22期
陆阳琪
(南京工程学院图书馆,江苏南京 211167)
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为了推动工程教育改革的创新,2017 年教育部正式启动了“新工科”计划,并就新工科的内涵特征、发展路径、建设指南等方面的内容形成了新工科建设的“三部曲”——复旦共识、天大行动和北京指南。在新工科不断发展建设的背景下,高校图书馆作为学校教学和科研服务的保障支撑部门要积极应对,以满足高校新工科建设的要求。本文尝试以南京工程学院工科类科研文献为数据源,利用隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型提取研究主题,帮助科研人员快速了解研究领域的热点主题,为图书馆助力高校科研工作,完善精准知识服务探索新的路径。
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从科研成果中挖掘研究热点和主题一直都是图书情报领域的重要研究方向,研究者们利用各种方法和工具对此进行研究,主要有共词分析法、词频分析法、共被引分析法、内容分析法、社会网络、LDA 模型等。赵蓉英等[1]利用CiteSpaceⅡ对文献进行共引分析和聚类分析,揭示了文献计量学的研究热点和发展趋势。李亚员[2]利用研究文献的高频关键词进行共词分析,梳理了我国慕课研究现状与热点。柯平等[3]利用社会网络分析方法,借助UCINET 等工具对国外信息管理相关文献的关键词进行统计和聚类分析,挖掘研究热点。李永忠等[4]利用LDA 模型抽样获得电子政务相关文献的主题,总结分析了目前国内电子商务研究的热点。吴查科等[5]利用LDA 方法建立了国内图书馆学研究的主题模型,挖掘图书馆学领域主题及其演变情况。……
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