基于社会网络关注度的学科前沿热点挖掘

• 作者: 张晖 李波 杨小彦 杨春明 赵旭剑
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 文献热度评价模型 社会网络关注度 相关性分析 LDA模型 因子挖掘
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 46-52
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5120字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2017201

摘要

从科研文献数据中挖掘出学科前沿热点是目前学术界和工业界亟待解决的问题.社会网络可以及时反映信息传播的实际受欢迎程度,故提出一种基于社会网络关注度的学科前沿热点挖掘方法.首先通过数据相关性分析、相关属性划分以及社会网络关注度因子挖掘,构建文献热度评价模型.同时,采用文档主题生成模型(latent dirichlet allocation,LDA)从文献热度评价模型挖掘的科研文献中识别出该学科的前沿热点.最后,在"artificial intelligence and image processing"学科的数据集上构建评价模型并进行多组对比实验,结果表明提出的方法有效提高了学科热点挖掘结果的前沿性,热点主题在时间维度上更具时效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晖	西南科技大学理学院	77	563	14.0	21.0
2	赵旭剑	西南科技大学计算机科学与技术学院	36	196	8.0	13.0
3	李波	西南科技大学计算机科学与技术学院	54	264	9.0	14.0
4	杨春明	西南科技大学计算机科学与技术学院	49	307	10.0	16.0
5	杨小彦	西南科技大学计算机科学与技术学院	2	1	1.0	1.0