【摘 要】
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【目的】在共词分析时对高维共词矩阵进行稀疏降维,直观快速地凸显出高维矩阵中的核心特征词。【方法】提出基于惩罚性矩阵分解(PMD)的文本核心特征词提取方法,选取有关高校
【机 构】
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曲阜师范大学信息技术与传播学院,曲阜师范大学图书馆,
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【目的】在共词分析时对高维共词矩阵进行稀疏降维,直观快速地凸显出高维矩阵中的核心特征词。【方法】提出基于惩罚性矩阵分解(PMD)的文本核心特征词提取方法,选取有关高校图书馆使用社交网络这一主题的文献进行实验,用Matlab R2012a对构建的共词矩阵进行PMD分解降维。【结果】利用PMD从1 648个特征词中提取出65个核心特征词,不仅大于用主成分分析提取的34个特征词,而且揭示出高校图书馆使用社交网络的研究热点。【局限】实验中提取的高校图书馆使用社交网络的特征词未能全面涉及,有一定的主观性。【结论】用PMD方法对高维共词矩阵进行稀疏后,所获核心特征词更容易被理解和解释,也能够表明一些边缘化的主题。
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