科技文獻趨勢挖掘技術研究.pdf

1、文本挖掘是指從文本數(shù)據(jù)中抽取隱含的、未知的、有價值的知識的過程。文本趨勢挖掘是文本挖掘的一個重要分支，旨在發(fā)現(xiàn)文本信息中隱含的趨勢規(guī)律?？萍嘉墨I趨勢挖掘對研究人員具有重要意義，它有助于科研人員把握學科整體結構及發(fā)展現(xiàn)狀，從而幫助研究人員做出合理科技決策。本文重點研究科技文獻趨勢挖掘的相關技術及改進方法。
　　 本文對科技文獻趨勢挖掘技術的現(xiàn)狀和發(fā)展狀況進行了簡要的回顧，介紹并比較了幾種常用的科技文獻趨勢挖掘方法。這些方法之中，關

2、題詞共現(xiàn)分析法相較科技文獻趨勢挖掘的其它方法而言具有及時性、客觀性等優(yōu)點，然而也存在著挖掘深度不夠、穩(wěn)定性不高等缺陷。本文研究針對該方法存在的這些缺陷，從技術和結構上進行改進?；诖耍撐闹饕M行了以下研究：
　　 首先，本文提出了多層面趨勢挖掘模型。傳統(tǒng)的基于關鍵詞共現(xiàn)分析的科技文獻挖掘方法主要是以可視化的方式展示某時間段內學科主題整體分布情況，通過對比不同時間段里學科主題的變化籠統(tǒng)地分析學科領域內研究主題的整體發(fā)展趨勢，缺少

3、對具體研究主題的發(fā)展趨勢的認識。本文提出的趨勢挖掘模型從宏觀和微觀兩個層面分析研究主題的變化趨勢，宏觀上主要針對研究領域總體態(tài)勢分析，微觀上分析具體科技主題的發(fā)展狀況。
　　 其次，本文針對該方法精確度不高的缺陷，做出了進一步的改進。結合客戶關系管理模式中的RFM模型，論文提出了一種二階段趨勢挖掘模型，用于分析具體科技主題的內部走勢。論文從關鍵詞類團組成變化、關鍵詞類團向心度變化等多個方面分析主題的變化趨勢，總結出研究主題發(fā)展的