作者主题模型及其改进的方法与应用研究综述

来源：图书情报工作杂志2019年第7期北京时间：

作者：徐涵,刘小平

单位：1. 中国科学院文献情报中心 北京 100190;<br />\r\n2. 中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系 北京 100190

摘要：[目的/意义]作者主题模型作为近年来计算机领域关注度较高的新型概率模型，在文本挖掘与自然语言处理等方向已有广泛应用。分析国内外作者主题模型及其改进的思路与应用，更好地把握其研究现状，以期为计算机、图书情报等相关领域科研人员提供参考。[方法/过程]本文选取Web of Science核心数据库、DBLP及中国知网（CNKI）数据库作为文献来源，通过制定检索规则、去重及人工判读等操作提炼出关于作者主题模型及其改进方法的文献集，从模型应用过程的视角，结合文献分析法对现有研究进行总结归纳。[结果/结论]通过分析发现，现有相关研究已形成较为完整的分析流程，且模型的改进角度、适用领域也日益多样化。但性能优化、模型评价指标的规范完善以及在图书情报领域的进一步应用等方面仍有待深入探索。

关键词：作者主题模型,主题演化,社区发现,模型评估,