基于LDA和关系图谱的数据治理文献主题演化研究

作     者：杨秀璋 武帅 宋籍文 廖文婧 任天舒 刘建义 YANG Xiuzhang;WU Shuai;SONG Jiwen;LIAO Wenjing;REN Tianshu;LIU Jianyi

作者机构：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223400 贵州高速公路集团有限公司贵州贵阳550027 

出 版 物：《信息技术与信息化》 (Information Technology and Informatization)

年 卷 期：2022年第8期

页      面：6-12页

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 120502[管理学-情报学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：贵州省科技计划项目(No.黔科合基础1041,No.黔科合基础1Y279) 贵州省教育厅青年科技人才成长项目(No.黔教合KY字135) 贵州财经大学2021年度校级项目(No.2021KYQN03) 

主　　题：数据治理 文本挖掘 LDA模型 关系图谱 主题演化 

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。