基于LDA的主题发现及演化规律的可视化研究
基于LDA的智慧图书馆文献主题识别及演化路径研究
基于LDA的智慧图书馆文献主题识别及演化路径研究
冷雪卓;崔文波;张涛
【期刊名称】《图书情报导刊》
【年(卷),期】2022(7)9
【摘要】通过对智慧图书馆文献前沿主题识别及其演化分析,能够帮助学者识别该领域潜在主题并对智慧图书馆未来发展趋势进行研判。
以CNKI中智慧图书馆领域3130篇期刊文献为研究对象,利用LDA主题模型与共现矩阵进行阶段主题抽取、主题识别;利用Word2Vec结合相似度计算进行演化路径构建,分析了我国智慧图书馆在不同时期主题内容的演化规律。
研究结果表明,我国智慧图书馆研究主要关注智慧服务、信息技术、智慧图书馆建设、高校智慧图书馆、智慧图书馆特征5个方面,并在智慧服务、信息技术及高校智慧图书馆3方面形成了演化路径。
通过对智慧图书馆主题识别与演化分析,以期更好地把握我国智慧图书馆发展方向,为其可持续发展提供参考和理论依据。
【总页数】10页(P58-66)
【作者】冷雪卓;崔文波;张涛
【作者单位】哈尔滨医科大学图书馆;黑龙江大学信息管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】G250.252
【相关文献】
1.基于LDA模型的主题演化分析:以情报学文献为例
2.基于动态LDA的科研文献主题演化分析
3.基于LDA的国内图书馆学研究主题发现及演化研究
4.基于LDA 主题模型的信息服务文献主题提取与演变研究
5.基于LDA和关系图谱的数据治理文献主题演化研究
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一种基于LDA主题模型的话题发现方法
关 键 词 ：词 向量 ；ＬＤＡ模 型 ；话题 发现 ； 困惑度 中图分类 号 ：ＴＰ３９１ 文献 标志 码 ：Ａ 文章 编 号 ：１０００—２７５８（２０１６）０４—０６９８—０５
为 了通 过 海量 的社 交 网络数 据及 时 的掌握 热点 话 题 和舆情 的态势 变化 ，需要 对话 题进 行 提取 、追 踪 和预测 。话 题 发 现 是 解 决 该 类 问 题 的关 键 技 术 之 一 。 ＬＤＡ（１ａｔｅｎｔ ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ，隐性 狄 利 克雷 分 布 ）主题模 型在新 闻话 题发 现 与检测 方 面获 得 了不 错的效果 ，但 由于社交网络文本 （如微博客短文本） 存在高维性及主题分布不均等问题 ，加之 ＬＤＡ 自身 的局 限性 ，导致 以概 率化 词汇 抽 取 为基 础 的 ＬＤＡ主 题 模 型在处 理社 交 网络 文本方 面 还存 在模 型难 以降 维 处 理和 主题 不 明确 的问题 ¨ 。
２０１６年 ８月 第 ３４卷第 ４期
西 北 工 业 大 学 学 报
Ｊｏｕｒ ｎａｌ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｅａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
Ａｕｇ． ２０１６ Ｖｏ１．３４ Ｎｏ．４
一 种 基 于 ＬＤＡ 主 题 模 型 的 话 题 发 现 方 法
郭蓝 天 ，李扬 ，慕德俊 ，杨 涛 ，李哲
为 了减少 代词 和介 词等无 用 文本 信息 对话 题抽 取模 型 的干 扰 ，文 献 ［５］提 出在 微 博 话 题 检 测 过 程 中 ，将 中文 词性 标注 后输 入 ＬＤＡ 主题 模 型进 行话 题 抽取 。该 方法 试 图通 过 剔 除 大 量无 关 词 汇 ，使 向量 空 间 的维 度 降低 。
本 文 研 究话 题 发 现 问 题 ，通 过对 现 有 话题 发 现 常用的 ＬＤＡ主题模 型的局限性进行分析 ，提 出一种 基 于 ＣＢＯＷ 语 言 模 型 的 向量 表 示 方 法 进 行 文 本 词 相 似性 聚类 ，以聚类 结果 为基 础 利用 ＬＤＡ 主题模 型 对 文本 进行 隐 含主题 提 取 的话 题 发现 方法 。
基于动态LDA主题模型的内容主题挖掘与演化_胡吉明
出文本内容 和 主 题 之 间 的 概 率 分 布 关 系 （ 文 本 － 主 题和主题 － 词 汇） 。 进 而 对 前 一 个 时 间 片 文 本 集 中 文本的主题 － 词 汇 概 率 分 布 关 系 加 权 处 理 （ W ） 后， 作为当前时间片文本集中主题 － 词汇分布的先验概 率， 求出随时间变化的主题 － 词汇和文本 － 主题概 率分布， 最终得到此文本内容主题的时间演化模式， 如图 1 所示：
文本内容的主题提取即选择合适的文本内容主题 和特征词汇， 以 此对文本内容进行特征描述和建模 。 主题模型作为一种文本内容的概率生成模型或产生式 模型， 如潜在语义 分 析 （ LSA ） （ PLSA）
［2 ］ ［1 ］
构建了基于语言模型的 新 奇 新 闻 检 测 系 统 BilNov －
［10 ］ 2005 ， 实现了新奇新闻主题的动态实时挖掘 。 余传
mohd等设计了交互事件跟踪ievent系统以此发现用户交互所产生的热点内容主题构建了基于语言模型的新奇新闻检测系统bilnov2005实现了新奇新闻主题的动态实时挖掘10明等基于lda模型研究了用户评论内容主题和热点关键词的挖掘方法实验表明该模型具有较好的热点主题识别效果11刘洪涛等针对内容主题不明确和热点问题难以跟踪的问题通过计算文献作者的舆论评价得到每个评价社区的关键词概率描述实现了社区中评论主题的发现对文本语义挖掘和共享等具有重要意义12黄颖通过基于lda和主题词的相关性新事件监测模型结合报道发生的时间确定合理的主题数目以探知新事件13基于动态lda的内容主题挖掘模型网络环境下文本信息所具有的短文本结构特征加大了文本挖掘和表示的难度14因此本文在现有lda主题挖掘基础上结合微博博客社交网络等社会化网络服务中的交互式信息特点构建动态lda题模型按时间片划分文本信息将增量gibbs抽样算法引入其中通过参数估计得到时间片文本集中连续的主题词汇分布和文本主题分布
基于LDA的主题模型分析算法研究
基于LDA的主题模型分析算法研究随着互联网技术的发展，数据量呈现爆炸式增长。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，一直是学术界和工业界关注的热点问题。
在这个背景下，主题模型成为了重要的研究方向之一。
本文将会介绍一种基于LDA的主题模型分析算法。
一、主题模型简介主题模型是一种用于分析大规模文本的统计模型。
它的主要思想是将每篇文档看作是一种主题的混合，每个主题又由若干个单词组成。
主题模型的出现，主要是想要寻找文本背后的隐含结构，比如说新闻报道中的政治事件、商品评论中的用户情感等。
主题模型最早是由David Blei等人在2003年提出的。
其中，LDA是目前应用最广泛的一种主题模型。
二、LDA模型的基本思想LDA模型的基本思想是：每篇文档如同一道菜，每种食材代表一个单词，而主题则是这道菜的味道。
每道菜都包含一种主题的成分，但不同主题的成分比重不同。
具体来看，LDA模型做了如下假设：首先，每个文档的主题分布是固定的，比如说文化类新闻的主题分布是"政治：0.3，经济：0.2，文化：0.5"；其次，每个主题的单词分布也是固定的。
比如，对于"经济"主题，常见单词有"金融、股票、财经"等。
接下来，为了描述每个单词的主题分布，LDA采用了狄利克雷分布。
三、LDA模型的推导过程为了更好地理解LDA模型，我们来看一下它的推导过程。
1. Gibbs采样Gibbs采样是用于抽样复杂分布的一种重要方法。
在LDA模型中，我们使用Gibbs采样来进行推导。
Gibbs采样的基本思想是，每次只更新一个变量，将其它变量暂时固定。
在LDA模型中，我们需要更新的变量包括：（1）每个单词的主题分布；（2）每篇文档的主题分布；（3）每个主题下单词的分布。
对于每个变量，我们可以通过条件概率分布来进行采样。
比如说，对于第一个变量（每个单词的主题分布），我们可以通过如下公式计算其条件概率：其中，z表示单词的主题，w表示单词，d表示文档，i表示单词在文档中第i 个位置，N表示文本中单词总数，K表示主题数，α、β分别是用于控制主题分布的超参数。
基于LDA算法的主题模型技术
基于LDA算法的主题模型技术随着信息时代的发展，我们生活中充斥着大量的数据，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了一个亟待解决的问题。
近年来，随着机器学习、自然语言处理等技术的发展，主题模型技术得以广泛应用。
本文将详细介绍一种基于LDA算法的主题模型技术。
1. 主题模型简介主题模型是文本挖掘中的一种重要技术，它通过对文本的分析和处理，将文本数据转化为比较抽象的主题，从而达到对文本的归类、聚类或分类的目的。
主题模型可以应用于文本分类、主题分析、信息聚合等领域。
主题模型的核心思想是将文本中的词汇映射到一个固定的主题空间中。
在这个主题空间中，每个主题都由一组概率分布表示，而每个词则有一定的概率分布属于某个主题。
这样一来，文本就被表示成了一个主题分布的向量，可以进行比较、聚类、分类等操作。
目前比较常用的主题模型算法有LDA、PLSA、NMF等。
2. LDA算法原理LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种概率主题模型算法，它是由Blei、Ng和Jordan在2003年提出的。
LDA算法的核心思想是，每个文档可以由多个主题组成，每个主题又可以由多个单词组成。
具体来说，LDA算法假设文本中的每个单词都是由多个主题组合而成的。
在建立模型时，我们需要定义每个文档中包含的主题数量以及每个主题中包含的单词数量。
这些参数可以设置为常量也可以通过训练来确定。
对于LDA算法而言，我们需要先假设文本中的每个单词都是由多个主题组合而成，然后再根据概率论的理论去估计每个单词所对应的主题。
这样一来，我们就可以对每个文本构造出一个主题-单词矩阵，从而实现对文本的主题建模。
3. LDA算法应用场景LDA算法可以应用于多个场景中，如文本分类、主题分析、信息聚合等领域。
在文本分类中，LDA算法可以将文本中的主题向量和标签向量进行比较，实现对文本分类的目的。
在主题分析中，LDA算法可以发现文本中的隐藏主题，从而帮助人们更好地理解文本。
基于LDA模型的高校科研管理主题演化研究
表示时间片 ｔ上的文档数量。
结合表 １中各年份的文档数量及主题强度计算
公式，可以计算出总文本集中的主题在各个时间片
上的主题强度。三类主题在时间轴上的主题强度变
化如图 １、图 ２、图 ３所示，研究显示，我国高校科研
管理主题随高校科研发展的要求发生承接和转化。
是研究热点，且研究热度不断上升，这也从侧面说明 了科研绩效评价对科研人员的重要性。激励（Ｔｏｐｉｃ ７）的主题强度在波动中上升，这表明学术界在不断 地探索管理学中的激励手段和激励机制对科研人员 的积极作用，而近几年的主题强度不断上升且数值 较高，说明激励手段对提高科研人员的科研效率和 成果质量 是 具 有 正 向 作 用 的。 科 研 人 员 （Ｔｏｐｉｃ８） 的主题强度波动不大，强度值也不高。三个主题的 强度变化说明在高校科研管理领域，对科研人员本 身的研究一直是重点，但是研究热度并不高，而对能 够提升科研人员水平的激励措施和绩效评价则是研 究热点。
汇数。
（二）数据来源
本文以来自中国知网的关于高校科研管理的期
刊论文数据作为 ＬＤＡ模型的原始语料库，进而挖掘
出潜藏在学术期刊中的研究主题。根据 ＬＤＡ模型
的输出结果，对比分析不同年份的主题强度及主题
内容的变化，从而梳理出高校科研管理的研究脉络
和趋势。
以“高校科研管理”为检索词，收集中国知网数
据库 的 期 刊 论 文 数 据，时 间 跨 度 设 置 为 ２０１１—
表 １ 各时间窗口中文本集数据情况
年份 ２０１１ ２０１２ ２０１３ ２０１４ ２０１５ ２０１６ ２０１７ ２０１８ ２０１９ ２０２０ 总文本集
文献数量 ２３４ ２３８ ２８８ ２９８ ３１６ ２７９ ２７４ ２４７ ２４８ ２００ ２６２２
lda-visualization可视化说明
lda-visualization可视化说明LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种用于主题建模的统计模型，它可以通过分析文档集合中的词汇分布，自动地识别出隐藏在其中的潜在主题。
在LDA模型中，每个文档被表示为多个主题的混合，每个主题又由多个词汇组成。
LDA-Visualization 是一个用于可视化LDA模型结果的工具。
它可以帮助用户更直观地理解和解释LDA模型的输出。
以下是LDA-Visualization的可视化说明：1. 主题-词汇分布图：该图展示了每个主题中的高频词汇。
横轴表示主题，纵轴表示词汇。
每个主题通过不同颜色的点来表示，点的大小表示词汇的权重。
通过该图，用户可以对每个主题的关键词进行观察和比较。
2. 文档-主题分布图：该图展示了每个文档与各个主题之间的关系。
横轴表示文档，纵轴表示主题。
每个文档通过不同颜色的直方图来表示，直方图的高度表示文档在该主题上的权重。
通过该图，用户可以了解每个文档所含主题的分布情况。
3. 主题-主题相似度图：该图展示了各个主题之间的相似度。
通过该图，用户可以观察不同主题之间的相关性和相似性。
4. 主题-文档-词汇网络：该网络图展示了主题、文档和词汇之间的关系。
节点表示主题、文档或词汇，边表示它们之间的联系。
通过该图，用户可以更全面地了解主题、文档和词汇之间的交互。
5. 统计摘要：该部分提供了LDA模型的统计信息，包括主题数量、文档数量、词汇数量等。
用户可以通过这些统计数据来评估和比较不同的LDA模型。
通过LDA-Visualization的可视化展示，用户可以更好地理解和分析LDA模型的结果，从而更准确地理解文本数据中的主题结构。
基于LDA的网络评论主题发现研究
基于LDA的网络评论主题发现研究
阮光册
【期刊名称】《情报杂志》
【年(卷),期】2014(000)003
【摘要】网络用户评论的主题发现研究是Web2.0时代信息分析的重要方式，如
何从冗杂的用户评论中分析出有价值的信息是研究的热点。
针对网络用户评论信息内容短、信息量少的特征，提出基于LDA( latent Dirichlet alloca-tion)主题发现模型结合HowNet知识库进行信息分析的方法，对网络评论进行主题发现的研究。
首先通过评论文本的词性标注、语义分析，形成语料库，然后利用HowNet对语
料库中的词项进行语义相似度的计算，完成语义去重、合并，最后通过LDA主题
模型将用户评论的内容映射到主题上，实现对用户评论信息主题的发现。
【总页数】4页(P161-164)
【作者】阮光册
【作者单位】华东师范大学商学院信息学系上海 200241
【正文语种】中文
【中图分类】G350.7
【相关文献】
1.基于LDA的网络评论主题发现研究 [J], 王庆福;王兴国
2.基于CBOW-LDA主题模型的Stack Overflow编程网站热点主题发现研究 [J], 张景;朱国宾
3.基于LDA的游客网络评论主题分类：以故宫为例 [J], 黎巎;谢宗彦;张公鹏;郝志成;向征;;;;;
4.基于LDA的游客网络评论主题分类:以故宫为例 [J], 黎巎;谢宗彦;张公鹏;郝志成;向征
5.基于LDA的ESI研究前沿主题发现研究 [J], 袁润;刘邦国;潘颖
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逆 文 档 概 率 ．综 合 逆 文 档 概 率 和 词 语 隶 属 主 题 的 概 率 来 挑 选 出该 主题 的 主题 词 簇 在 Ｌ Ｄ Ａ挖 掘 ¨ ： 不 同时 问 片 的 主题 词簇 的 基 础 上 ．计 算 相 邻 时 间 片 的 主 题 相 似
度和主题强度 ． 分 析 主 题 演 化 的连 续 性 和停 断性 最 后 利用上述计算 结果 ． 用 主题 流 展 示 主 题 演 化 规 律 ． 文 亨 云 展 示 时 间 片 内 的 主题 词 簇
领 域 提 出 了很 多 的分 析 技 术 ．但 由于 主题 挖 掘 的结 果 通 常 是 一 堆 同簇 ． 结果 复杂 ． 因而 越 来 越 多 的 研 究 者 将 主题 挖 掘 和 可 视 化技 术Ｉ ４ １ 结 合 在 一 起
本 文 对 微 博 数 据 进 行 了去 噪 和 分 组 ． 做为 Ｌ Ｄ Ａ 模 型的输入 ． 输 出 各 个 时 间 片 的 主 题 词 簇 对 于 Ｌ Ｄ Ａ 挖 掘 技 术 中 主题 词簇 中 的 词 语 排 列 顺 序 只 是 按 词 语 隶 属 该 主 题 的概 率 大 小评 估 的 ．在 实 际实 验 过 程 中发 现 往
观 点 等 方 面 的 综 合 表 现 网 络所 具 有 的开 发 性 和 虚 拟 性 使 得 民 意 表 达 得 更 加 顺 畅 ．同 时 也 可 能 在 一 个 热 点
个 词 语 比较 不 常 见 ．但 是 它 在 这 个 文 档 巾 山 现 了 较
多 次 数 的话 ．那 么 这 些 词 语 是 最 能 反 映 该 文 档 的 巾 心 思 想 的 ．也 是 我 们 想 要 发 现 的 主 题 词 簇 所 以 在 Ｌ Ｄ Ａ
开 发 案 例
文章编号 ： １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ７ — ０ ０ ４ ２ — ０ ３
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ － １ ４ ２ ３ ． ２ ０ １ ７ ． ０ ７ ． Ｏ ｌ １
基于 Ｌ Ｄ Ａ的 主题 发 现 及 演 化 规 律 的可 视 化 研 究
计 算 主 题 词 簇 的 同 时 ．也 需 要 讨 算 词 语 存 文 档 集 中 的
事件上添加一些情绪 ． 造 成 舆 论 的 广 泛传 播 由于 网络 上 的信 息 量 一 卜 分 巨大 ．仅 仅 利 用 人 工 收 集 和 处 理 数 据 是 难 以 应 对 网 络 上 的信 息 的 。 所 以我 们 需 要 利 用 多 种
往 排 在 前 面 的都 是 一 些 常 见 词 ， 例如北 京 、 中 、 世界，
等等 ． 但是这些词语 并不能很好代表 陔主题的意 思 ． 至
少 也 不 应 该 排 在 主 题 词 簇 的前 面 ． ． 已有 的 结 论 ： 如果 某
一
过 网络 这 个信 息 媒 介 来 表 达 政 治 看 法 、 思 想 意识 、 个 人
的数 据 进 行 主 题 挖 掘 １ ３ Ｉ 方 面 受 到 了许 多 研 究 者 的关 注 ．
许 多关 于 主 题 发 现 的 算 法 被 提 出 研 究 者 在 文 本 挖 掘
１ 构 建 主题 模 型 算 法
Ｄ． Ｍ Ｂ １ ｅ ｉ 等ｊ 人在 ２ ０ ０ ３年 提 小 ＿ ｒ Ｌ Ｄ Ａ１ ２ Ｉ 模 型 让 主
题 模 型 火 了起 来 ． 现在 Ｌ Ｄ Ａ 已 经 成 为 了 主题 建 模 中 的
一
个 重 要 标 准 Ｌ ＤＡ是 一 个 ｔ层 的 贝 叶斯 模 型 ． 通而 知 道 主 题 的 词 簇
Ｄｏ ｃ ｕ ｍｅ ｎ ｔ ｓ类 ： 为 了存 储 文 档 集 、 词语集 、 渊 语 索 引 等数据 ．设 Ｄ ｏ ｃ ｕ ｍｅ ｎ ｔ ｓ 类 来 这 些 数 据 结 构 在 内 存 中 的
的基 础 之 上 ． 利用 可 视 化技 术 发 现 主 题 演 化 规 律
关键词 ：
主题 发 现 ：Ｌ ＤＡ：演 化 规 律 ：可 视化
０ 引 言
随 着 互 联 网 的迅 猛 发 展 ． 网络 已经 成 为 越 来 越 多 的 民众 表 达想 法 和 观 点 的平 台 网 络 舆 论 是 网 民 们 通
龚 磊
（ 四川大学计算机学院 ， 成都 ６ １ ０ ０ ６ ５ ）
摘要 ：
近 年 来 随着 互 联 网 的迅 猛 发 展 ． 社 交 网 络 已 经 成 为 越 来 越 多 的 民众 表 达 想 法 和 观 点 的 主 要 平 台 网络 中 的 舆论 对 现 实 社 会 的影 响 也越 来 越 明 显 ． 因 此 及 时 追 踪 和 发 现 网络 热 点 主题 及 主题 的 变 化 规 律 也 变 得 越 来 越 重 要 。 为 了 从 通 过 大 量 的 网络 文 本 中 分 析 出 主 题 及 其 演 化 趋 势 ， 需 要 进 行 主题 发 现 ， 主题 跟 踪 ， 可视 化 分析 。在 主题 发 现 中， Ｌ ＤＡ拥 有 强 大 的数 学 概 率基 础 ． 已经 成 为 比较 流 行 的一 种 重要 的 技 术 手 段 采 用 Ｌ Ｄ Ａ技术进行主题 发现 ， 在主题模 型 Ｌ ＤＡ挖 掘
存 储 形 式 Ｄ Ｏ ｅ Ｕ ｍ ｅ ｎ ｔ 类是 Ｄ Ｏ Ｃ Ｕ １ ｉ ｌ ｅ ｎ ｔ ｓ类 的 内 部 类 ．
现代计算机
２ ０ １ ７ ． ０ ３上
信息分 析处理技术 ． 来 分 析 网 络 上 的舆 情 动 态 ． 对 于 网 络 上 的热 点 主 题 做 出 及 时 反 应 网络 舆 论 对 现 实 社 会 的影 响 也 越 来 越 明显 ． 因此 及 时 发 现 网络 热 点 主 题 … 及 主题 的 变 化规 律 也越 来 越 重 要 近 年 来 ． 对 社 交 网 络 中