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首页> 外文期刊>International Journal of Business Intelligence and Data Mining >Unsupervised Topic Detection in document collections: an application in marketing and business journals
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Unsupervised Topic Detection in document collections: an application in marketing and business journals

机译：文档集中的无监督主题检测：在营销和商业期刊中的应用

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The rapid increase of publications in marketing and related areas increasingly hampers the realisation of a general idea of what is 'hot' in the respective fields of interest. Topic Detection (TD), based on unsupervised text clustering, is a promising approach to tackle this problem. We introduce a new methodology that facilitates the determination of the number of topics discussed in a given text collection. By applying this approach to a text corpus which includes 12 international marketing and business journals we identify hot spots in marketing science. The approach may help both scientists and practitioners to systematically discover topics in digital information environments, as provided by the internet for instance.
机译：市场营销和相关领域出版物的迅速增加越来越妨碍人们对各个感兴趣领域中“热点”的总体认识。基于无监督文本聚类的主题检测（TD）是解决此问题的一种有前途的方法。我们引入了一种新的方法，可帮助确定给定文本集中讨论的主题数。通过将这种方法应用于包括12种国际营销和商业期刊的文本语料库，我们可以确定营销科学的热点。该方法可以帮助科学家和从业人员在例如互联网提供的数字信息环境中系统地发现主题。

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