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基于LDA-Word2vcc的图书情报领域机器学习研究主题演化与热点主题识别-现代情报2024年04期
基于LDA-Word2vcc的图书情报领域机器学习研究主题演化与热点主题识别
作者:胡泽文 韩雅蓉 王梦雅
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关键词:机器学习;LDA模型
EE2KE+rDGJtdUnzYCHTFuQnRQ3h405Ha0dYgyJD1gdA=
;Word2vec;主题演化;热点主题;主题影响力;主题关注度
现代情报
2024年第04期
期刊目录
数智赋能推进敏捷化应急情报体系研究
数智信息生态系统:内涵、构成与机制
科学文献主题建模方法及其效果评估研究
基于引用内容分析的学者知识扩散特征研究
社交媒体用户信息规避行为研究
研究生学术性数字囤积行为的影响因素及后果
信息链视域下电子病历数据驱动临床决策的需求模型构建
教育学领域学者数据重用行为及特征研究
用户需求视角下医疗健康类APP适老化改造内容优先序研究
多源自媒体资源知识组织模型构建研究
基于主题演化动态情境的高被引论文影响力形成模式探索
隐形三角引用:科学论文中的不规范引用行为
编委对期刊研究主题的影响研究
基于LDA-Word2vcc的图书情报领域机器学习研究主题演化与热点主题识别
政策文献量化研究中的PMC指数模型应用述评
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