基于LDA的公共文化主题提取与演化分析

刘仕阳; 化柏林

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[目的/意义]当前公共文化活动丰富多彩、各种新举措层出不穷,如何快速全面地了解公共文化发展的各类模式、最新动态,成为公共文化领域需要解决的一个问题。[方法/过程]采用scrapy爬虫获取各省级图书馆、文化馆官网所发布的活动资讯和新闻报道文本,经过预处理后对文本进行分词并使用TF-IDF算法提取关键词,结合LDA主题模型进行主题建模并分类。根据主题分类结果对所有文档进行主题标注,从时间和空间维度对文档主题进行统计分析和可视化展示。[结果/结论]从时间上看,个别主题近年来逐渐成为热点,相关新闻活动数量迅速增长;从省域分布角度来看,各省所反映的主题具有较强的差异性。

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来源
《图书情报研究》 |2021年第2期|P.28-37|共10页
作者
刘仕阳; 化柏林;
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作者单位

中山大学信息管理学院广州510275;

北京大学信息管理系北京100871公共文化服务大数据应用文化和旅游部重点实验室北京100871;

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正文语种 chi
中图分类图书馆学;
关键词
公共文化服务; TF-IDF; LDA主题模型; 主题演化; 官网信息;

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