基于随机森林和LDA的论文自动分类及主题挖掘研究

杨秀璋; 于小民; 李娜; 夏换

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基于随机森林和LDA的论文自动分类及主题挖掘研究

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当前科研成果呈爆炸式增长,论文跨学科交叉分布不断深化,精准获取所需的论文需要耗费大量的时间和精力。文章提出一种基于随机森林的论文自动分类方法,实现对海量论文的自动分类;提出一种基于LDA模型的主题挖掘方法,提取论文关键词并进行词云展示。实验数据采用Selenium技术抓取中国知网九大主题的1710篇论文,实验结果表明,该论文分类方法在准确率、召回率和F值上都有所提升,有效地挖掘出各学科的主题词,为下一步引文分析、文本挖掘和知识图谱构建提供有效支撑。

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来源
《计算机时代》 |2018年第11期|14-18|共6页
作者
杨秀璋; 于小民; 李娜; 夏换;
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作者单位

贵州财经大学信息学院;

贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室;

中国船舶工业系统工程研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
文本自动分类; LDA; 随机森林; 主题挖掘; 中国知网;

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