[目的/意义]识别新兴研究主题并预测其发展趋势,对科技创新和科研决策具有重要意义。[方法/过程]提出基于主题模型和曲线拟合的新兴主题趋势预测方法。该方法应用LDA主题模型进行科技文献主题划分,然后将主题新颖性、增长性、影响力等...[目的/意义]识别新兴研究主题并预测其发展趋势,对科技创新和科研决策具有重要意义。[方法/过程]提出基于主题模型和曲线拟合的新兴主题趋势预测方法。该方法应用LDA主题模型进行科技文献主题划分,然后将主题新颖性、增长性、影响力等特征指标依次赋权叠加构建主题新兴指标,利用多维尺度绘制主题分布矩阵以识别和探测新兴主题。最后基于主题新兴指标时序特征进行曲线拟合,预测新兴主题未来发展趋势。[结果/结论]利用Web of Science数据库中1997—2017年燃料电池领域的94661篇文献,进行实证研究。结果表明该方法能够有效识别燃料电池领域新兴研究主题,相对于时间序列自回归预测方法,曲线拟合预测方法具有较高准确率。展开更多
文摘[目的/意义]识别新兴研究主题并预测其发展趋势,对科技创新和科研决策具有重要意义。[方法/过程]提出基于主题模型和曲线拟合的新兴主题趋势预测方法。该方法应用LDA主题模型进行科技文献主题划分,然后将主题新颖性、增长性、影响力等特征指标依次赋权叠加构建主题新兴指标,利用多维尺度绘制主题分布矩阵以识别和探测新兴主题。最后基于主题新兴指标时序特征进行曲线拟合,预测新兴主题未来发展趋势。[结果/结论]利用Web of Science数据库中1997—2017年燃料电池领域的94661篇文献,进行实证研究。结果表明该方法能够有效识别燃料电池领域新兴研究主题,相对于时间序列自回归预测方法,曲线拟合预测方法具有较高准确率。
