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通過優(yōu)化 Spark mllib機器學(xué)習(xí)庫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)研究熱點挖掘方法。采用LDA主題模型對學(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-詞評分矩陣。通過計算背景主題與評分矩陣中各主題之間的相似度對主題進(jìn)行排序，挖掘出學(xué)術(shù)論文中的研究熱點。實驗結(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)有價值的學(xué)術(shù)研究熱點主題。
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