| 齐世杰,串丽敏,赵静娟,张辉,贾倩.基于主题模型的领域新兴交叉主题识别研究——以作物智能育种为例[J].数字图书馆论坛,2024,20(9):38~47 |
| 基于主题模型的领域新兴交叉主题识别研究——以作物智能育种为例 |
| Emerging Cross Topic Recognition in the Field Based on Topic Models: Taking Intelligent Crop Breeding as an Example |
| 投稿时间：2024-05-28 |
| DOI：10.3772/j.issn.1673-2286.2024.09.004 |
| 中文关键词: 学科交叉研究；新兴主题识别；主题建模；作物智能育种 |
| 英文关键词: Interdisciplinary Research; Emerging Topic Recognition; Topic Modeling; Intelligent Crop Breeding |
| 基金项目:本研究得到北京市农林科学院科技创新能力建设专项“基于学科交叉的农业‘火花技术’早期探测方法与实证研究”（编号：KJCX20240313）、北京市农林科学院科技创新能力建设专项“智库型农业情报研究与服务能力提升”（编号：KJCX20230208）、北京市农林科学院科技创新能力建设专项“面向科研管理的情报研究与服务能力提升”（编号：KJCX20230210）资助。 |
| 作者 | 单位 | | 齐世杰 | 北京市农林科学院数据科学与农业经济研究所 | | 串丽敏 | 北京市农林科学院数据科学与农业经济研究所 | | 赵静娟 | 北京市农林科学院数据科学与农业经济研究所 | | 张辉 | 北京市农林科学院数据科学与农业经济研究所 | | 贾倩 | 北京市农林科学院数据科学与农业经济研究所 |
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| 中文摘要: |
| 准确识别学科交叉前沿主题，有助于了解学科发展脉络，发掘领域重点发展方向，为未来创新性、突破性研究提供参考。提出一种识别新兴交叉主题的方法。首先，提出一种结合学科多样性和学科凝聚性的论文学科交叉性计算方法；其次，利用该方法筛选出具有高学科交叉性的论文，获得潜力论文数据集；再次，采用结合领域词典改进的LDA模型进行研究主题识别；最后，通过构建融合新颖性、突破性和影响力的多维度新兴主题测量模型，识别出新兴交叉主题。选择作物智能育种领域进行实证分析，识别出4个新兴交叉主题，通过资料分析法验证方法的有效性，对基于论文数据识别新兴交叉主题的方法研究与实践具有参考价值。 |
| 英文摘要: |
| Accurately identifying cutting-edge interdisciplinary topics helps to understand the development context of disciplines, explore key development directions in the field, and provide references for future innovative and breakthrough research. The article proposes a method for identifying emerging cross topics. Firstly, a method for calculating the interdisciplinary degree of a paper is proposed, which combines disciplinary diversity and cohesion. By using this method, papers with high interdisciplinary degree are selected to obtain potential datasets. Then, the study utilizes an improved LDA model combined with domain dictionaries to identify research topics. Finally, by constructing a multidimensional emerging topic measurement model that integrates novelty, breakthrough, and influence, the study identifies emerging cross topics. This study conducts empirical analysis in the field of intelligent crop breeding, identifies 4 emerging cross topics, and validates the effectiveness of the method through literature analysis. The research findings offer valuable insights for the research and application of identifying emerging cross topics based on scientific papers. |
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