融合C-Value和LDA的社会化标签研究热点识别与分析

情报探索

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融合C-Value和LDA的社会化标签研究热点识别与分析

冯翠翠莫富传

华中师范大学信息管理学院湖北武汉 430079

出版日期:2019-03-20 发布日期:2019-03-26
通讯作者: 冯翠翠（1994—），女，2017级硕士研究生，研究方向为个性化信息推荐；莫富传（1993—），男，2017级学硕士研究生，研究方向为文献计量与科学评价、信息资源管理。

Online:2019-03-20 Published:2019-03-26

摘要/Abstract

摘要： ［目的/意义］旨在帮助研究人员更清晰地认识与界定国内社会化标签研究领域的热点和发展演化过程。［方法/过程］综合基于C-value术语抽取的词频分析和融合Gibbs抽样方法的LDA概率模型的优势，对社会化标签领域的研究热点进行识别。［结果/结论］个性化推荐、社会化标签系统、知识管理、网络信息资源检索、资源聚合、用户兴趣和情感倾向等是目前国内社会化标签研究的6大热点。社会化标签领域研究热点的识别与分析，有助于研究者更好地把握未来的研究方向。

关键词: 社会化标签, C-Value算法, LDA模型, 热点主题, 个性化推荐, 资源聚合

冯翠翠莫富传. 融合C-Value和LDA的社会化标签研究热点识别与分析[J]. 情报探索.

[1]	郭雪山. 基于DeepSeek个性化推荐书单对读者阅读兴趣的影响研究 [J]. 情报探索, 2026, 1(5): 1-.
[2]	王俊王厚伟赵庆华肖明朝. 基于LDA模型的我国失能失智老年人社区居家照护研究主题识别与演化分析* [J]. 情报探索, 2026, 1(5): 1-.
[3]	刘畅. 个性化推荐领域技术机会识别模型构建——基于内容与结构特征融合的链路预测方法 [J]. 情报探索, 2026, 1(3): 1-.
[4]	申媛媛鲁联. 基于LDA模型的用户画像领域主题识别与演化分析 [J]. 情报探索, 2025, 1(6): 1-.
[5]	李卓伦袁曦临, . 城市公共数据授权运营政策量化测度研究*——基于12项省市政策文本 [J]. 情报探索, 2025, 1(12): 1-.
[6]	陈子健李中林. 基于在线评论文本的用户满意度影响因素研究——以京东商城手机在线评论为例 [J]. 情报探索, 2025, 1(1): 1-.
[7]	陈凌李育沙. PGC模式知识付费在线课程平台用户评论特征分析 [J]. 情报探索, 2024, 1(9): 1-.
[8]	张良弛杨欣谊王伟. 金融风险管理领域新兴研究主题识别*——以知网核心期刊数据为例 [J]. 情报探索, 2024, 1(6 ): 1-.
[9]	呼和木其王文婷. LDA模型下的高校图书馆微信公众平台阅读推广主题热点及策略研究* [J]. 情报探索, 2024, 1(6 ): 1-.
[10]	耿晓琦卢敏. 基于LDA的21世纪外国文学领域研究主题演化与前沿主题识别* [J]. 情报探索, 2024, 1(12): 1-.
[11]	冯飞扬马德辉. 基于LDA的印太战略热点主题识别及演化分析* [J]. 情报探索, 2024, 1(11): 1-.
[12]	王伟杰孙俐丽林祺洲鞠鹏. 国内科学数据管理研究的主题识别与发展趋势分析*——基于LDA模型与生命周期理论 [J]. 情报探索, 2023, 1(4): 1-.
[13]	李珊珊, 刘丁宁祁瑞华, 等. 基于文本挖掘的重大公共卫生事件网络舆情特征分析及治理探索*[J]. 情报探索, 2021, 1(12): 1-.
[14]	陈博马秀峰. 国内LDA模型研究现状可视化分析*[J]. 情报探索, 2020, 1(11): 1-.
[15]	刘春艳　何丽娜. 2014—2018年我国智库热点主题研究*——基于关键词共现和社会网络分析[J]. 情报探索, 2019, 1(3): 1-.

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