主题模型与文本知识发现应用研究

《主题模型与文本知识发现应用研究》以科技文献文档、网络新闻文本、用户UGC文本等三种不同类型的文本作为知识发现的研究对象，结合每种文本的特点，设计有针对性的知识发现方法和流程。研究的主要内容包括：如何用主题模型揭示不同类型文本的潜在主题；如何从深层次理解和揭示文本的潜在主题；如何展示文本不同层次的潜在主题；如何实现用户生成内容的知识发现。致力于解决如何使用可视化的方法展示文本集合中的潜在主题等问题。作者简介：阮光册，华东师范大学经济与管理学部信息管理系副教授，主要研究领域为信息分析、文本挖掘。主持省部级课题2项；已出版著作2部：《商业数据存储和管理》（华东师范大学出版社，2016），《公共图书馆管理与服务》（科技文献出版社，2015）；在核心期刊发表论文20余篇。研究成果获得上海市决策咨询项目二等奖。目录章 绪论1.1 选题背景1.2 研究意义1.3 研究目的、对象及内容1.4 研究特点及思路1.5 研究结构1.6 小结第2章 基础理论2.1 知识发现概念2.2 知识发现的方法2.3 知识发现研究现状2.4 文本挖掘概述2.5 小结第3章 文本知识发现的新思路——主题模型3.1文本知识发现面临的挑战3.2 文本知识发现的新思路——主题模型3.3 主题模型在文本知识发现中的作用3.4 主题模型在文本知识发现中的优势3.5 小结第4章 面向主题模型的文本知识发现框架4.1 语义建模4.2 基本过程4.3 基本任务4.4 模型构建4.5 小结第5章 面向主题模型的文献知识关联发现5.1文献知识发现5.2 文献知识关联发现模型设计5.3 知识的语义关联实践5.4 检索结果聚类的实践应用5.5 小结第6章 面向主题模型的新闻文本知识发现6.1 新闻话题描述模型6.2 面向主题模型的新闻文本知识发现模型6.3 新闻文本知识发现实践6.4 小结第7章 面向主题模型的UGC文本知识发现7.1 UGC文本的内涵7.2面向主题模型的网络用户评论知识发现7.3面向主题模型的UGC文本商业价值发现7.4面向主题模型的高质量UGC文本识别7.5 小结第8章 结语与展望8.1 结语8.2 展望附录附录A 商业领域的知识发现系统附录B 图书情报领域的知识系统附录C Web文本挖掘的应用参考文献

《主题模型与文本知识发现应用研究》以科技文献文档、网络新闻文本、用户UGC文本等三种不同类型的文本作为知识发现的研究对象，结合每种文本的特点，设计有针对性的知识发现方法和流程。研究的主要内容包括：如何用主题模型揭示不同类型文本的潜在主题；如何从深层次理解和揭示文本的潜在主题；如何展示文本不同层次的潜在主题；如何实现用户生成内容的知识发现；解决如何使用可视化的方法展示文本集合中的潜在主题等问题。

阮光册，华东师范大学信息管理副教授，主要研究领域为信息分析、文本挖掘。主持省部级课题3项，其中，核心期刊发表论文20余篇，出版著作2部：《商业数据存储和管理》（华东师范大学出版社，2016）；《公共图书馆管理与服务》（科技文献出版社，2015）。研究成果获得上海市决策咨询项目二等奖。