时序关联与结构表征视角下的信息隐私研究主题演化研究

摘要：

[目的/意义]识别信息隐私研究领域的热点主题,梳理主题演化路径.[方法/过程]针对主题识别语义杂乱等问题,提出时序关联与结构表征视角下的主题演化分析方法.首先利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型识别多时间窗口下的文献主题,进一步运用共词分析绘制语义更为独立的主题凝聚子群.在此基础上,从时序关联维度计算相邻窗口下主题间的相似度,梳理演化路径;从结构表征维度,设计主题新颖度、中心性、影响力等计量指标,探寻信息隐私前沿和热点主题的演化变迁.[结果/结论]实证分析结果表明,本文方法可以深度挖掘信息隐私领域研究主题,从宏微观两个维度全面梳理主题的演化路径.研究有利于探测信息隐私研究的前沿.[创新/局限]综合运用LDA主题模型与共词分析方法绘制主题凝聚子群,从时序演化和结构表征两个维度探寻主题演化路径.未来研究中有待于引入多种数据源以对比主题差异,有待于引入多元组术语改善主题识别效果.

关键词：信息隐私、时序关联、结构表征、主题演化、LDA、共词分析

所属期刊栏目：40

分类号：G252.0(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：国家社会科学基金19CTQ019

在线出版日期：2022-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：127-137