基于LDA和关系图谱的数据治理文献主题演化研究
杨秀璋1
武帅2
宋籍文3
廖文婧1
任天舒1
刘建义1
1.贵州财经大学信息学院 贵州贵阳5500252.贵州财经大学信息学院 贵州贵阳550025;涟水县财政局 江苏淮安2234003.贵州高速公路集团有限公司 贵州贵阳550027
摘要：针对数据治理领域缺乏深层次的主题挖掘,未有效结合机器学习算法开展主题演化研究,无法精准感知数据治理的变化趋势及主题演化规律问题,提出了一种基于LDA模型和关系图谱的数据治理文献主题演化算法.首先,利用LDA模型和层次聚类算法梳理数据治理的核心主题;其次,结合文本特征和群体特征开展主题关系图谱及科研群体发现研究;最后,通过计算主题消融权重实现数据治理主题演化感知分析.实验结果表明,文章提出的方法能有效挖掘数据治理文献的主题,梳理该领域知识的发展态势,确定未来的研究趋势和热点,为数据治理领域的发展提供了理论基础和研究思路.
关键词：数据治理文本挖掘LDA模型关系图谱主题演化
资助基金：贵州财经大学校级项目(No.2021KYQN03)
论文发表日期：2022-08-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 6-12 )