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基于文本挖掘的網絡科學會議主題研究

作者:李小珂; 趙紫娟; 郭強; 劉建國; 李仁德 上海理工大學復雜系統研究中心; 上海200093; 上海財經大學金融科技研究院; 上海200433

摘要:網絡科學研究發展迅猛,已經對物理,計算機和管理等學科產生了深遠的影響。然而,中國國內目前最新的網絡科學主題發展態勢一直缺乏直觀的分析。以2017年第十三屆全國復雜網絡大會的會議摘要為研究對象,從基于文本挖掘的主題提取與聚類的角度分析了網絡科學最具代表性的復雜網絡會議的研究趨勢,該會議的研究趨勢一定程度上可以反映出國內網絡科學領域最新的研究態勢。首先對會議摘要的文本信息進行預處理,通過自建詞典和停用詞庫對文本進行jieba分詞。然后使用LDA主題模型對摘要的主題分布進行識別,基于摘要間的JS距離進行凝聚層次聚類,得到10類會議主題。研究拓展了主題模型在學術會議研究態勢與研究熱點挖掘上的應用范圍,豐富了學術會議主題挖掘與研究熱點分析的思路,能為其他學術會議快速挖掘研究態勢提供借鑒;同時提出一種基于主題模型和社交網絡分析相結合來挖掘機構關聯關系的研究方法,以機構研究主題相似度為參考指標,為機構尋找合適的科研合作單位提供參考建議。

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復雜系統與復雜性科學

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