文獻(xiàn)聚類分析及其在金屬礦開采技術(shù)發(fā)展趨勢發(fā)掘中的應(yīng)用研究.pdf

1、信息技術(shù)在知識(shí)管理領(lǐng)域扮演著一個(gè)非常重要的角色。應(yīng)用信息技術(shù)將雜亂無序的數(shù)據(jù)信息顯示于知識(shí)圖表中已成為當(dāng)前研究的一個(gè)熱點(diǎn)問題。
　　 期刊投稿是一個(gè)發(fā)表研究成果的重要渠道，鑒于期刊的類別與數(shù)量越來越多，按照目前的人工獲取知識(shí)的作業(yè)方式人們想要掌握這些文獻(xiàn)所蘊(yùn)含的潛在知識(shí)十分困難，有時(shí)還會(huì)得到錯(cuò)誤的結(jié)論?；谶@個(gè)前提，本文研究了生長層級(jí)式自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GHSOM)在文本聚類分析的關(guān)鍵技術(shù)，并結(jié)合文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)與信息擴(kuò)散理論對(duì)來自

2、金屬礦開采雜志和會(huì)議論文集的1401篇論文進(jìn)行了文本聚類分析并嘗試揭示當(dāng)前金屬礦采礦工程的重點(diǎn)研究方向和學(xué)科研究的發(fā)展趨勢。
　　 本論文利用自組織映射圖技術(shù)作為信息可視化工具，揭示學(xué)術(shù)領(lǐng)域中研究與發(fā)展的趨勢。通過學(xué)科領(lǐng)域中出版的論文文字資料作為輸入，抽取重要主題的詞語作為論文的特征，并利用詞語的共性關(guān)系產(chǎn)生代表該領(lǐng)域研究主題的自組織映射圖。最后將論文投射到自組織映射圖上，依據(jù)論文的發(fā)表時(shí)間，便可以確認(rèn)這個(gè)領(lǐng)域在不同時(shí)期研究與發(fā)

3、展的重點(diǎn)，了解主題的變化趨勢。本文以國內(nèi)金屬礦開采領(lǐng)域作為研究對(duì)象，主要的研究內(nèi)容包括：
　　 l.利用TF/IDF算法編制生成文獻(xiàn)向量空間模型的程序。
　　 2.基于MATLAB的 GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)金屬礦文獻(xiàn)聚類分析。
　　 3.結(jié)合文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)與信息擴(kuò)散理論提出文獻(xiàn)聚類結(jié)果的分析方法。
　　 4.通過建立金屬礦文獻(xiàn)聚類分析模型對(duì)1401篇相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析，揭示當(dāng)前金屬礦開采研究的主要研究方向和未來的發(fā)