基于文本挖掘的网络科学会议主题研究

• 作者: 刘建国 李仁德 李小珂 赵紫娟 郭强
• 来源期刊: 复杂系统与复杂性科学
• 学科: 工学
• 关键词: 主题建模 文本挖掘 凝聚层次聚类 网络分析
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 27-38
• 页数: 12页
• 分类号: TB3
• 字数: 8172字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13306/j.1672-3813.2018.03.004

摘要

网络科学研究发展迅猛,已经对物理,计算机和管理等学科产生了深远的影响.然而,中国国内目前最新的网络科学主题发展态势一直缺乏直观的分析.以2017年第十三届全国复杂网络大会的会议摘要为研究对象,从基于文本挖掘的主题提取与聚类的角度分析了网络科学最具代表性的复杂网络会议的研究趋势,该会议的研究趋势一定程度上可以反映出国内网络科学领域最新的研究态势.首先对会议摘要的文本信息进行预处理,通过自建词典和停用词库对文本进行jieba分词.然后使用LDA主题模型对摘要的主题分布进行识别,基于摘要间的JS距离进行凝聚层次聚类,得到10类会议主题.研究拓展了主题模型在学术会议研究态势与研究热点挖掘上的应用范围,丰富了学术会议主题挖掘与研究热点分析的思路,能为其他学术会议快速挖掘研究态势提供借鉴;同时提出一种基于主题模型和社交网络分析相结合来挖掘机构关联关系的研究方法,以机构研究主题相似度为参考指标,为机构寻找合适的科研合作单位提供参考建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭强	上海理工大学复杂系统研究中心	55	568	8.0	23.0
2	李仁德	上海理工大学复杂系统研究中心	17	40	3.0	6.0
3	刘建国	上海财经大学金融科技研究院	24	36	4.0	5.0
4	赵紫娟	上海理工大学复杂系统研究中心	2	0	0.0	0.0
5	李小珂	上海理工大学复杂系统研究中心	2	0	0.0	0.0