其他 基于BERTopic模型的国内信息资源管理研究主题挖掘与演化分析 标题: 基于BERTopic模型的国内信息资源管理研究主题挖掘与演化分析作者: 杨思洛,于永浩第一作者: 杨思洛机构: 武汉大学信息管理学院期刊: 情报科学发表日期: 2024-05-07论文摘要: 【目的/意义】基于深度学习的主题建模方法，分析我国信息资源管理领域研究主题和演化趋势，为相关研究和实践提供参考。【方法/过程】收集中国知网的文献数据，利用BERTopic模型和动态主题模型对近五年国内信息资源管理期刊论文进行主题识别和演化趋势分析。【结果/结论】信息资源管理领域研究包括50个主要主题，其中图书馆阅读服务、档案与数字人文、在线医疗健康、公共文化服务、情报工作与情报分析等主题的相关论文较多。将50个主题聚类为图书馆管理与服务、文献计量分析、用户信息行为、档案管理与数字人文、开放数据管理、竞争情报与智库、网络舆情研究、智慧图书馆建设、信息安全与权利、应急突发事件服务等10个方向。发现颠覆性技术识别、在线医疗健康、视频用户舆情、个人隐私权利保护、跨境数据流动与数据主权等主题增长趋势明显；竞争情报与智库方向总体呈上升趋势，尤其是情报工作和情报分析主题的上升趋势明显；档案学相关主题的热度呈平稳趋势；图书馆管理与服务方向明显呈下降趋势，但公共文化服务主题小幅上升；开放数据管理方向各主题小幅下降；网络谣言舆情、突发公共卫生事件、图书馆疫情服务等热度持续衰退；ChatGPT、人工智能、元...关键词: BERTopic; 主题挖掘; 国内信息资源管理; 图情档; 演化趋势知网阅读链接: 点击跳转
