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通過(guò)優(yōu)化 Spark mllib機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)中的隱含狄利克雷分布（LDA）主題模型，提出一種改進(jìn)的學(xué)術(shù)研究熱點(diǎn)挖掘方法。采用LDA主題模型對(duì)學(xué)術(shù)論文關(guān)鍵詞進(jìn)行建模，利用困惑度確定主題模型的最佳主題個(gè)數(shù)，并將文檔-主題和主題-詞概率分布矩陣轉(zhuǎn)化為文檔-主題和主題-詞評(píng)分矩陣。通過(guò)計(jì)算背景主題與評(píng)分矩陣中各主題之間的相似度對(duì)主題進(jìn)行排序，挖掘出學(xué)術(shù)論文中的研究熱點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能提高LDA主題模型的挖掘效果，有助于發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的學(xué)術(shù)研究熱點(diǎn)主題。
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