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基于文本挖掘的網(wǎng)絡(luò)科學(xué)會(huì)議主題研究

作者:李小珂; 趙紫娟; 郭強(qiáng); 劉建國(guó); 李仁德 上海理工大學(xué)復(fù)雜系統(tǒng)研究中心; 上海200093; 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)金融科技研究院; 上海200433

摘要:網(wǎng)絡(luò)科學(xué)研究發(fā)展迅猛,已經(jīng)對(duì)物理,計(jì)算機(jī)和管理等學(xué)科產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。然而,中國(guó)國(guó)內(nèi)目前最新的網(wǎng)絡(luò)科學(xué)主題發(fā)展態(tài)勢(shì)一直缺乏直觀的分析。以2017年第十三屆全國(guó)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)大會(huì)的會(huì)議摘要為研究對(duì)象,從基于文本挖掘的主題提取與聚類的角度分析了網(wǎng)絡(luò)科學(xué)最具代表性的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)會(huì)議的研究趨勢(shì),該會(huì)議的研究趨勢(shì)一定程度上可以反映出國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)科學(xué)領(lǐng)域最新的研究態(tài)勢(shì)。首先對(duì)會(huì)議摘要的文本信息進(jìn)行預(yù)處理,通過(guò)自建詞典和停用詞庫(kù)對(duì)文本進(jìn)行jieba分詞。然后使用LDA主題模型對(duì)摘要的主題分布進(jìn)行識(shí)別,基于摘要間的JS距離進(jìn)行凝聚層次聚類,得到10類會(huì)議主題。研究拓展了主題模型在學(xué)術(shù)會(huì)議研究態(tài)勢(shì)與研究熱點(diǎn)挖掘上的應(yīng)用范圍,豐富了學(xué)術(shù)會(huì)議主題挖掘與研究熱點(diǎn)分析的思路,能為其他學(xué)術(shù)會(huì)議快速挖掘研究態(tài)勢(shì)提供借鑒;同時(shí)提出一種基于主題模型和社交網(wǎng)絡(luò)分析相結(jié)合來(lái)挖掘機(jī)構(gòu)關(guān)聯(lián)關(guān)系的研究方法,以機(jī)構(gòu)研究主題相似度為參考指標(biāo),為機(jī)構(gòu)尋找合適的科研合作單位提供參考建議。

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復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué)

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