指标与主题双重演化视角下新兴主题预测与验证

分类： 图书馆学、情报学 提交时间： 2024-11-13 合作期刊: 《文献与数据学报》

邱婧 奉国和 彭凯林 刘任铧

摘要： ［目的/意义］预测某领域新兴主题，对政府部门优化资源配置、企业调整战略方向、科研工作者跟踪研究趋势与热点具有重要的参考价值。［方法/过程］采用深度学习模型 BERTopic进行主题抽取，从两个视角预测新兴主题：一是在指标演化视角下构建新颖性、成长性和影响力指标体系，并对影响力测度指标进行改进；二是在主题演化视角下根据主题相似度刻画主题演化关系图。从主题演化和资料审阅两维度对新兴主题预测的准确性和科学性进行双重验证。［结果/结论］基于多指标和主题的双重演化视角预测新兴主题的方法是科学有效的。

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