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基于LDA2Vec模型和余弦相似度的智慧养老主题研究述评
1
作者 张振森 李月 +1 位作者 栗志豪 丁汝青 《昆明理工大学学报(社会科学版)》 2025年第6期99-110,共12页
智慧养老是应对人口老龄化的重要抓手,梳理智慧养老领域的相关文献,有助于更好地了解该领域的研究进展,为智慧养老进一步发展提供借鉴与参考。采用LDA2Vec模型,对2012—2024年CNKI数据库中智慧养老领域的相关文献进行主题识别、热度比... 智慧养老是应对人口老龄化的重要抓手,梳理智慧养老领域的相关文献,有助于更好地了解该领域的研究进展,为智慧养老进一步发展提供借鉴与参考。采用LDA2Vec模型,对2012—2024年CNKI数据库中智慧养老领域的相关文献进行主题识别、热度比较与演化分析。研究发现:我国智慧养老领域的研究发文量在各阶段均呈增长态势,且识别的主题呈现多元化,研究领域逐渐细化;对比各阶段主题-主题词与全局词云图的高频词,发现阶段性热点主题集中在技术、产业、医养健康等方面;通过主题演化分析,识别出智慧养老产业发展与治理、智慧健康养老服务两条代表性演化路径。但现有研究存在因主题阶段性聚焦导致关键议题长期缺位的问题;对人才培养和教育的研究投入不足,在深化阶段才开始相关政策内容的研究;针对多元主体之间的协同研究较少,特别是围绕政府与其他主体之间的多元协同。未来,建议加强社会、产业界、学术界对智慧养老的认知与重视,深化政策治理研究和补充多主体之间的协同研究。 展开更多
关键词 智慧养老 lda2vec模型 余弦相似度 主题识别 主题演化
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基于LDA2Vec联合训练的热点主题识别方法 被引量：3
2
作者 薛涛 郭莹 胡伟华 《西安工程大学学报》 CAS 2021年第4期95-101,共7页
针对传统的主题模型算法没有充分利用词间语义关系和上下文语境而导致主题语义一致性、可解释性差的问题,给出一种基于LDA2Vec主题模型联合训练的热点主题识别方法——NS-LDA2Vec方法。该方法通过扩展Skip-gram模型,将初始化后的文档向... 针对传统的主题模型算法没有充分利用词间语义关系和上下文语境而导致主题语义一致性、可解释性差的问题,给出一种基于LDA2Vec主题模型联合训练的热点主题识别方法——NS-LDA2Vec方法。该方法通过扩展Skip-gram模型,将初始化后的文档向量和枢轴词向量联合训练,以获得上下文向量,然后利用该向量来预测中枢词的上下文单词,从而将主题信息嵌入到词表示和文档表示中,使得预测过程中负采样损失和Dirichlet似然项总和最小化,产生可解释性更好的文本表示。结果表明:所提方法取得的F1值最高可达到0.898,在热点主题分类任务上,相比传统的LDA主题模型,主题相关度提升了约9%,能够有效提升主题识别任务的效果。 展开更多
关键词 lda2vec 文档向量 词向量 主题模型 热点主题识别
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国家冰雪体育旅游目的地游客感知意象对目的地网络传播效果的fsQCA分析 被引量：1
3
作者 燕阳 李斌 《山东体育学院学报》 北大核心 2025年第2期109-118,共10页
该研究以我国46个旅游目的地中的90个冰雪体育旅游目的地为样本,运用LDA2vec模型对游客网络评论文本进行条件变量挖掘,并以权威传播指数作为结果变量,旨在探讨不同地理区域中冰雪体育旅游目的地游客感知意象对网络传播效果的fsQCA影响... 该研究以我国46个旅游目的地中的90个冰雪体育旅游目的地为样本,运用LDA2vec模型对游客网络评论文本进行条件变量挖掘,并以权威传播指数作为结果变量,旨在探讨不同地理区域中冰雪体育旅游目的地游客感知意象对网络传播效果的fsQCA影响。研究认为:(1)国家冰雪体育旅游目的地游客感知意象包含度假服务感知、交通服务水平、特色体验打卡、服务管理能力、萌新滑雪体验、劣质服务印象、滑雪服务水准、冰雪游历趣味、经济出行体验和魅力地理景观共10个条件变量,且各条件变量以组态形式影响目的地的网络传播效果。(2)东北地区包含6条高传播效果组态,总体呈现出差异化的区域发展特征;华北地区的高传播效果组态为2条,均以度假服务感知为共同的核心条件;中部地区的高传播效果组态为2条,均以经济出行体验为共同的核心条件;西北地区也包含6条高传播效果组态,其中滑雪服务水准为绝大部分组态的核心条件,研究结论在经过稳健性检验后依旧成立。基于此,提出应强化东北地区冰雪体育旅游的一体化建设、完善华北地区冰雪体育旅游的系统化设计、扩大中部地区冰雪体育旅游的经济性优势、注重西北地区冰雪体育旅游的层次化发展的针对性建议。 展开更多
关键词 冰雪体育旅游 旅游目的地 滑雪 游客感知意象 网络传播效果 lda2vec模型
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后疫情时代公众信息需求与公共图书馆信息服务策略研究 被引量：6
4
作者 刘泽 单轸 邵波 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2023年第7期179-188,共10页
【目的/意义】公众在社交媒体平台上对公共图书馆的态度与反应能够揭示公众对公共图书馆信息需求的特征与规律,对此展开研究,以期构建后疫情时代公共图书馆信息服务策略。【方法/过程】以新浪微博为例,以公众新浪微博数据为研究对象。... 【目的/意义】公众在社交媒体平台上对公共图书馆的态度与反应能够揭示公众对公共图书馆信息需求的特征与规律,对此展开研究,以期构建后疫情时代公共图书馆信息服务策略。【方法/过程】以新浪微博为例,以公众新浪微博数据为研究对象。首先对微博舆情进行阶段性划分。其次利用LDA2vec主题模型从微博文本数据中挖掘公众信息需求主题。接着从需求主题和时间维度揭示不同阶段下公众信息需求特征与需求强度,探讨其时间演变规律。最终根据公众信息需求,提出后疫情时代公共图书馆信息服务策略。【结果/结论】后疫情时代下公众信息需求主要围绕环境、思想、情感与行为四个方面,并从这四个方面对公共图书馆未来的信息服务工作提出建议。【创新/局限】通过分析公众对公共图书馆的信息需求与时间演化规律,构建公共图书馆信息服务策略,未来研究需扩大研究样本,使研究结论更具普适性。 展开更多
关键词 lda2vec主题模型 后疫情时代 信息服务 社交媒体平台 公共图书馆
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基于LDA2vec模型老年人主观幸福感主题时序演化分析
5
作者 陈婉铭 刘媛华 《运筹与模糊学》 2025年第4期85-97,共13页
关注老年人的主观幸福感在积极应对老龄化方面具有重要意义。本文采用LDA2vec主题模型对中国知网数据库中老年人主观幸福感领域文章进行主题挖掘,运用TF-IDF算法、LDA模型结合Word2vec词向量模型,从时间维度上深入挖掘老年人幸福感的核... 关注老年人的主观幸福感在积极应对老龄化方面具有重要意义。本文采用LDA2vec主题模型对中国知网数据库中老年人主观幸福感领域文章进行主题挖掘,运用TF-IDF算法、LDA模型结合Word2vec词向量模型,从时间维度上深入挖掘老年人幸福感的核心主题及其演变路径,得到“养老模式与社会演化的关系”、“社会关系与偏远地区老年人”、“跨文化视角下的老年人幸福感”和“健康与数字老龄化”四个主题。通过计算主题热度,得到近五年的主题热度趋势结果。同时在时间维度上讨论了各主题的拐点时间和首次发文时间,并可视化三个时间窗口上主题演化情况,直观呈现了老年人主观幸福感文章的主题结构和演化趋势。从研究热点看,“心理健康”与“社会支持”是该领域的重要研究主题。从整体上看,主题间的交叉融合不断发展,研究的主题逐渐多样化。 展开更多
关键词 lda2vec模型 主题挖掘 时序主题演化 老年人主观幸福感
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数字乡村政策的主题挖掘及注意力配置——基于LDA2Vec和ATM模型的分析 被引量：1
6
作者 李云新 陈果 《信息技术与管理应用》 2024年第4期22-37,99,共17页
探索数字乡村政策细分领域及注意力配置规律,有助于理解政府推动数字乡村建设的工作重心和思路,进而为促进数字乡村长效发展提供助益。本文基于中央和省级政府颁布的56份数字乡村政策文本,运用LDA模型识别数字乡村政策主题,进而通过构... 探索数字乡村政策细分领域及注意力配置规律,有助于理解政府推动数字乡村建设的工作重心和思路,进而为促进数字乡村长效发展提供助益。本文基于中央和省级政府颁布的56份数字乡村政策文本,运用LDA模型识别数字乡村政策主题,进而通过构建融合LDA主题模型与Word2Vec的LDA2Vec模型来分析政策注意力配置及其变化态势,并运用ATM模型分析政策注意力配置的主体差异。发现数字乡村政策主题覆盖农业农村大数据开发应用等六个领域;政策注意力配置显著聚焦于数字技术在农业领域的推广和应用且呈现持续上升态势,技术赋能乡村治理与社会效益提升的注意力配置则较为有限;中央政府在数字乡村各领域的注意力配置较为均衡,而省级政府则具有明显的“技术”倾向;不同党政部门的注意力配置呈现出差异化协同的特征。 展开更多
关键词 数字乡村 政府注意力配置 LDA模型 lda2vec模型 ATM模型
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多源数据环境下科研热点识别方法研究 被引量：30
7
作者 裘惠麟 邵波 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2020年第5期78-88,共11页
[目的/意义]在科学研究中,从不同来源的科技文献中识别挖掘科研热点对于开展科研工作具有指导意义。旨在通过本研究提出的模型方法,快速准确地识别蕴含在多源文本中的热点主题,为科研创新提供支撑服务。[方法/过程]提出一种基于LDA2vec... [目的/意义]在科学研究中,从不同来源的科技文献中识别挖掘科研热点对于开展科研工作具有指导意义。旨在通过本研究提出的模型方法,快速准确地识别蕴含在多源文本中的热点主题,为科研创新提供支撑服务。[方法/过程]提出一种基于LDA2vec模型的多源文本下科研热点识别的方法并针对科研热点识别构建模型,该方法融合LDA主题模型对隐含语义挖掘的优势和Word2Vec词向量模型对于上下文关系把握的优势。以机器学习领域的科技文献为例,利用模型困惑度和主题一致性两个指标对LDA2vec的在本领域应用的可行性和有效性进行验证,并与LDA的主题提取效果进行对比。[结果/结论]实验结果表明,提出的方法在面对多源数据情况下,进行科研热点识别挖掘是可行的,且在一定程度上有效果的提升,对利用单一数据源进行主题分析的不足进行补充,对多数据源融合的实践应用进行丰富。 展开更多
关键词 主题模型 lda2vec 科研热点 LDA Word2vec 多源数据融合
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基于语义分析的政府开放数据平台隐私政策量化评价研究 被引量：13
8
作者 陈美 曹语嫣 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2024年第1期65-76,共12页
[目的/意义]在政府开放数据持续推进的过程中,如何确保个人隐私的安全性成为重要课题。系统梳理政府开放数据平台隐私政策,为推动政府开放数据和隐私保护的平衡发展提供参考和借鉴。[方法/过程]以15个省级政府开放数据平台隐私政策(211... [目的/意义]在政府开放数据持续推进的过程中,如何确保个人隐私的安全性成为重要课题。系统梳理政府开放数据平台隐私政策,为推动政府开放数据和隐私保护的平衡发展提供参考和借鉴。[方法/过程]以15个省级政府开放数据平台隐私政策(211条政策细则)为研究样本,综合运用LDA2Vce主题模型、命名实体识别以及PMC指数模型,从“政策主题—政策客体—政策效力”3个维度对各省政府开放数据平台隐私政策进行系统性梳理和量化评价。[结果/结论]我国政府数据开放平台隐私政策存在政策主题有待细化、政策客体参与失衡、政策效力仍需提升等问题,并提出相应的对策建议。 展开更多
关键词 开放政府数据 隐私保护 lda2vec主题模型 命名实体识别 PMC指数模型
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