一种层次化的科学知识结构发现方法
来源：图书情报工作杂志2018年第13期北京时间：
作者：李慧,田亚丹
单位：西安电子科技大学经济与管理学院 西安 710126
摘要：[目的/意义]提出一种新的层次化科学知识结构发现方法，为优化知识结构发现过程，改善知识组织形式提供借鉴。[方法/过程]利用LDA主题模型构建层次化的科学知识结构发现方法，依据主题间平均相似性自动确定知识结构层数，通过在"文档-主题"概率矩阵中自动筛选阈值截取各主题文献子集，最后采用树形图展示科学领域的知识结构，发掘知识间的关联性和继承性，并与层次主题模型HLDA方法进行比较。[结果/结论]通过实证研究与对比，证明本文提出的方法得到的知识结构更优，知识主题表征性更强且运行效率更高，并在单层主题区分度和层间主题继承性方面较HLDA方法有较大提升。
关键词：LDA,云计算,层次化,知识结构,
基金资助：本文系国家自然科学青年基金项目"基于可信语义Wiki的知识库构建方法与应用研究基金"（项目编号：71203173）、国家自然科学青年基金项目"大规模动态社交网络社团检测算法研究"（项目编号：71401130）和中央高校基本科研业务费专项资金资助项目"大数据环境下基于主题模型的信息服务研究"（项目编号：JB160606）研究成果之一。
