面向教育技术学文献数据的主题挖掘

被引:4
作者
王萍
机构
[1] 华东师范大学教育信息技术学系
关键词
教育技术学; 科技文献; 主题挖掘; 相似度;
D O I
暂无
中图分类号
TP311.13 []; G43 [电化教育];
学科分类号
1201 ; 040110 ;
摘要
对网络环境下海量的科技文献数据进行文本挖掘可以有效地提高科技文献信息的可用性,发现隐藏的知识。LDA (Latent Dirichlet Allocation)模型是一种能够提取文本隐含主题的非监督学习模型。论文基于LDA模型,以三种国际教育技术期刊在2004-2008年间出版的学术文献为研究对象,进行了主题挖掘和文献分析。
引用
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相关论文
共 2 条
[1]  
Proceedings of The National Academy of Sciences of The United States of America. Tran J, Master Z, Yu JL, et al. . 2002
[2]  
Probabilistic Author-Topic Models for Information Discovery. Mark Steyvers,Padhraic Smyth,Michal Rosen-Zvi,et al. Proceedings of the 10th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining . 2004