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摘要:
旨在梳理国际文本挖掘研究的知识体系,通过识别研究主题群及基于时序分析的研究热点演化趋势分析来从宏观上把握学科领域的发展脉络.以SCI和SSCI数据库中2000 ~ 2015年的2 447篇文本挖掘相关主题的研究文献为样本,利用SATI软件生成关键词共现矩阵并采用VOSviewer聚类技术创建相似矩阵和二维地图,识别出国际文本挖掘研究的六大主题群并进行各主题群的演化趋势分析.研究结果表明,国际文本挖掘研究主题呈现多元化、交叉学科的特点,在信息检索、生物医学和经济管理领域应用广泛.算法和技术上信息抽取、自然语言处理及机器学习等占较大比重.此外,文本挖掘研究正逐步细化,意见挖掘、情感分析等研究较受重视.
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内容分析
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文献信息
篇名 国际文本挖掘研究主题群识别与演化趋势分析
来源期刊 图书馆学研究 学科
关键词 文本挖掘 研究主题群 聚类技术
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 研究进展
研究方向 页码范围 15-21
页数 7页 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (27)
共引文献  (26)
参考文献  (16)
节点文献
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同被引文献  (0)
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研究主题发展历程
节点文献
文本挖掘
研究主题群
聚类技术
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
图书馆学研究
半月刊
1001-0424
22-1052/G2
大16开
吉林省长春市新民大街1162号
12-205
1980
chi
出版文献量(篇)
7783
总下载数(次)
21
总被引数(次)
58723
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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