基于SOM的领域热点主题探测

被引:6
作者
陆伟
彭玉
陈武
机构
[1] 武汉大学信息资源研究中心
关键词
自组织映射; 热点主题; 共词分析; 传统医药;
D O I
暂无
中图分类号
G353 [情报资料的处理];
学科分类号
摘要
针对学科领域中热点研究主题探测,尝试综合运用共词分析方法与自组织映射(SOM)方法,在词频统计的基础上,分析高频主题词在文献中的共现,并作为输入数据利用SOM Toolbox进行SOM聚类分析,得到领域热点研究主题。以传统医药领域为例进行实证分析,结果表明该方法对领域中热点主题探测有一定效果。
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[10]  
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