基于LDA模型的统计学热门主题挖掘及知识图谱分析

作     者：肖明 商慧语 肖毅 廖莉莉 XIAO Ming;SHANG Huiyu;XIAO Yi;LIAO Lili

作者机构：华中师范大学信息化办公室武汉430079 华中师范大学语言与语言教育研究中心武汉430079 中原银行数智金融创新实验室郑州450046 华中师范大学信息管理学院武汉430079 

出 版 物：《华中师范大学学报（自然科学版）》 (Journal of Central China Normal University：Natural Sciences)

年 卷 期：2022年第56卷第5期

页      面：781-788,802页

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 120501[管理学-图书馆学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 120502[管理学-情报学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学] 

基　　金：教育部人文社会科学研究规划基金项目(20YJA740047,21YJA630098) 国家自然科学基金项目(61877023,62177017) 教育部2021年产学合作协同育人项目(202101354021) 

主　　题：LDA主题模型 知识图谱 共现分析 2-模网络 3-模网络 

摘      要：为揭示并对比统计学领域CSSCI期刊创办至今的刊文发展趋势与热门主题,该研究收集从1985-2020年CNKI数据库收录的统计学CSSCI期刊41495篇文献作为研究对象,运用LDA主题模型及共现网络模型对热门主题及主流研究方法等指标进行热门主题与知识图谱分析,并绘制相关知识图谱.研究表明,近5年来在研究方法上大量采用结构方程模型和分位数回归法,而大数据则成为近年来新增的高频词.LDA模型能够较为精确地挖掘统计学领域的热门主题和研究方法,为科研人员和决策者开展前沿科学活动提供重要支持.