【摘要】：隨著學科融合的不斷深化以及技術手段的日新月異,科學研究在逐漸打破學科原有界限,朝著學科交叉融合的方向邁進,這為圖書情報學的發(fā)展提供了良好的外部環(huán)境。長期以來,圖書情報學與計算機科學間的學術交流極為密切,圖書情報學在吸收計算機科學的理論方法,服務于自身學科建設發(fā)展的同時,也在為計算機科學的發(fā)展貢獻出自己的一份力量。分析學科間知識流動已有研究,發(fā)現(xiàn)對于學科間知識流動研究缺乏在主題層次上的分析,以主題為切入視角對圖書情報學學科向計算機科學學科的知識流動狀況進行理論與實踐相結合的分析,有利于客觀準確地把握圖書情報學學科向計算機科學學科的知識流動脈絡,促進學科的學術創(chuàng)新、提高學術產出的質量。本文調查分析了國內外學科間知識流動的相關文獻以及圖書情報學與計算機科學的相關文獻,將引文內容分析法與全文本引文分析法相結合進行實踐研究,借助R、Endnote、Excel以及Notepad++軟件工具對文獻數據、困惑度、主題強度及主題分布、熱點主題進行了數據統(tǒng)計分析,通過LDA模型對學科文獻內容進行主題建模,挖掘被計算機科學引用的圖書情報學文獻主題以及計算機科學的施引文獻主題,有助于深入理解學科間的知識流動過程。本文首先在調研了國內外學科間知識流動研究現(xiàn)狀基礎之上,提出了以主題為切入視角探索學科間知識流動過程。其次,介紹了LDA模型以及知識流動的相關概念,從知識轉移和知識轉化的角度分析了知識流動的過程,將知識轉移與知識轉化過程視為知識流動的完成過程,類比學科間知識流動過程,分析并構建了基于主題的學科間知識流動模式。再次,以Web of Science為數據來源,檢索了近五年圖書情報學與計算機科學文獻,獲取圖書情報學與計算機科學文獻的相關數據,通過開源軟件R進行數據處理與主題困惑度分析,確定LDA模型的最優(yōu)主題數目,并對LDA模型提取的主題進行主題強度度量,分析了圖書情報學向計算機科學知識轉移與計算機科學知識轉化后相關文獻的研究主題分布以及熱點主題。最后,基于知識流動理論并結合圖書情報學與計算機科學的相關文獻研究分析,提出了促進圖書情報學向計算機科學知識流動的針對性策略。研究發(fā)現(xiàn),圖書情報學向計算機科學知識轉移主要集中在20個主題,分為五個研究方向:信息技術類研究、技術方法類研究、用戶類研究、社會熱點話題類研究、學術文獻類研究,熱點主題包括科學引文分析、信息檢索、用戶模型研究、企業(yè)組織管理研究、電子醫(yī)療研究。計算機科學知識轉化后主要集中在15個主題,分為四個研究方向:用戶類研究、社會熱點話題類研究、管理類研究、技術方法類研究,熱點主題包括用戶意愿感知研究、機器學習、電子醫(yī)療研究、大數據處理與分析以及自然語言處理。
【學位授予單位】：曲阜師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：G353.1
【圖文】：

圖 2-1 LD 模型概率公式圖 2-1 為 LDA 模型概率公式圖，“主題-詞語”矩陣代表每個主題中每個詞語出現(xiàn)“文檔-主題”矩陣代表每個文檔中的每個主題出現(xiàn)的概率�！拔臋n-詞語”矩陣代表中每個詞語出現(xiàn)的概率。通過對大量文檔進行分詞工作，計算出每個詞語出現(xiàn)在中的概率，如圖中左側文檔-詞語矩陣。LDA 模型作為無監(jiān)督的學習模型，可以訓練，獲得例如圖中右側主題-詞語和文檔-主題矩陣�；谏鲜鰞蓚�矩陣，可以下一步研究。D.M.Blei 使用的是 Mean Field Variational 推理算法，將主題-文檔分布θ作為多維在隨機變量，引入超參數α來生成參數，但只對文檔-主題的混合參數加上了 Di，沒有對主題-詞語概率分布進行先驗假設。T.L.Giffiths 則在文獻中對主題-詞語上加上先驗，基于多項式分布和 Dirichlet 分布共軛特性，提出了 Gibbs 算法，并數 β 來生成參數，該模型原理見圖 2-2。

圖 2-2 LD 模型原理2 中，箭頭代表依賴關系，矩形方框代表矩形方框內的內容進隱含參數和變量，實心節(jié)點表示可被觀測值，由θ表示文檔的主詞分布的參數集合，每行代表某個主題的詞項概率，α則表示檔個數，K 表示主題數量；W 是關鍵詞，W 的主題序號是 接計算出θ和φ，通常情況下需要借助最大似然估計來完成參數aritionalinference 算法、EM 算法、Gibbs 算法，Gibbs 因其較而得到廣泛的應用。型的文檔生成結果如表 2-1 所示。表 2-1 LDA 模型文檔生成結果X.others保存與 LDA 模型相關參數X.phi保存詞在主題下的概率分布矩陣

圖 2-3 確定最優(yōu)主題數目方法常用的 3 種方法來獲取最優(yōu)主題數目都存在一定的不足，本文選取開源軟件不同主題數目下困惑度 (Perplexity) 的變化，來確定主題數目。開源軟件 R軟件 R 誕生于 1980 年左右，其統(tǒng)計分析和繪圖功能都非常強大，具有很多值點：首先，它的開發(fā)周期較短，在 CRAN 庫里包含有大量的函數包；其次，它

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