In this paper, we present an ontology-based approach to labeling influential topics of scientific articles. First, to look for influential topics from scientific article, topic modeling is performed, and then social network analysis is applied to the selected topic models. Abstracts of research papers related to data mining published over the 20 years from 1995 to 2015 are collected and analyzed in this research. Second, to interpret and to explain selected influential topics, the UniDM ontology is constructed from Wikipedia and serves as concept hierarchies of topic models. Our experimental results show that the subjects of data management and queries are identified in the most interrelated topic among other topics, which is followed by that of recommender systems and text mining. Also, the subjects of recommender systems and context-aware systems belong to the most influential topic, and the subject of k-nearest neighbor classifier belongs to the closest topic to other topics. The proposed framework provides a general model for interpreting topics in topic models, which plays an important role in overcoming ambiguous and arbitrary interpretation of topics in topic modeling.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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v.4
no.1
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pp.43-48
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2023
This study analyzed research trends in the field of ecological research. Data were collected based on a keyword search of the SCI, SSCI, and A&HCI databases from January 2002 to September 2022. The seven keywords, including biodiversity, ecology, ecotourism, species, climate change, ecosystem, restoration, wildlife, were recommended by ecological research experts. Word clouds were created for each of the searched keywords, and topic map analysis was performed. Topic map analysis using biodiversity, climate change, ecology, ecosystem, and restoration each generated 10 topics; topic maps analysis using the ecotourism keyword generated 5 topics; and topic map analysis using the wildlife keyword generated 4 topics. Each topic contained six keywords.
This study aims to analyze research trends regarding outdoor wear. For this purpose, the data-collection period was limited to January 2002-October 2022, and the collection consisted of titles of papers, academic names, abstracts, and publication years from the Research Information Sharing Service (RISS). Frequency analysis was conducted on 227 papers in total to check academic journals and annual trends, and LDA topic-modeling analysis was conducted using 20,964 tokens. Data pre-processing was performed prior to topic-modeling analysis; after that, topic-modeling analysis, core topic derivation, and visualization were performed using a Python algorithm. A total of eight topics were obtained from the comprehensive analysis: experiential marketing and lifestyle, property and evaluation of outdoor wear, design and patterns of outdoor wear, outdoor-wear purchase behavior, color, designs and materials of outdoor wear, promotional strategies for outdoor wear, purchase intention and satisfaction depending on the brand image of outdoor wear, differences in outdoor wear preferences by consumer group. The results of topic-modeling analysis revealed that the topic, which includes a study on the design and material of outdoor wear and the pattern of jackets related to the overall shape, was the highest at 30.9% of the total topics. The next highest topic was also the design and color of outdoor wear, indicating that design-related research was the main research topic in outdoor wear research. It is hoped that analyzing outdoor wear research will help comprehend the research conducted thus far and reveal future directions.
Objectives : The purpose of this study was to analyze representative topics and topic trends of papers in Korean Society and Health Service Management(KSHSM) Journal. Methods : We collected English abstracts and key words of 516 papers in KSHSM Journal from 2007 to 2017. We utilized Python web scraping programs for collecting the papers from Korea Citation Index web site, and RStudio software for topic analysis based on latent Dirichlet allocation algorithm. Results : 9 topics were decided as the best number of topics by perplexity analysis and the resultant 9 topics for all the papers were extracted using Gibbs sampling method. We could refine 9 topics to 5 topics by deep consideration of meanings of each topics and analysis of intertopic distance map. In topic trends analysis from 2007 to 2017, we could verify 'Health Management' and 'Hospital Service' were two representative topics, and 'Hospital Service' was prevalent topic by 2011, but the ratio of the two topics became to be similar from 2012. Conclusions : We discovered 5 topics were the best number of topics and the topic trends reflected the main issues of KSHSM Journal, such as name revision of the society in 2012.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.40
no.1
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pp.175-198
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2023
This study aimed to investigate the difference in response to reading as shown in book reports by personality type and interest type. For this purpose, personality type analysis data, interest type analysis data, and book report data written in subject reading activities were collected from 81 third graders at D Science High School in Daejeon. Topic analysis was conducted on the collected book reports, and the probability of a topic being mentioned was statistically tested according to personality type (thinking type, feeling type) and interest type (investigative type, types other than investigative). Subsequently, the conceptual connection structure of words was measured by keyword network analysis, and the analysis results of topic modeling were complemented by the centrality index. As a result of the study, the topic regression analysis showed statistically significant differences between thinking type (T) and feeling type (F) in topic 2 (understanding and studying) and topic 3 (reading and thinking), and statistically significant differences between investigative type and non-investigative type in topic 2 (understanding and studying). The results of this study can be used as a basis for tailored book recommendations and personalized reading education.
Lee, Hyun Sang;Jo, Bo Geun;Oh, Se Hwan;Ha, Sung Ho
The Journal of Information Systems
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v.30
no.3
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pp.201-216
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2021
Purpose The purpose of this study is to analyze the trend of patent technology in textile materials using text mining methodology based on Dynamic Embedded Topic Model and Structural Topic Model. It is expected that this study will have positive impact on revitalizing and developing textile materials industry as finding out technology trends. Design/methodology/approach The data used in this study is 866 domestic patent text data in textile material from 1974 to 2020. In order to analyze technology trends from various aspect, Dynamic Embedded Topic Model and Structural Topic Model mechanism were used. The word embedding technique used in DETM is the GloVe technique. For Stable learning of topic modeling, amortized variational inference was performed based on the Recurrent Neural Network. Findings As a result of this analysis, it was found that 'manufacture' topics had the largest share among the six topics. Keyword trend analysis found the fact that natural and nanotechnology have recently been attracting attention. The metadata analysis results showed that manufacture technologies could have a high probability of patent registration in entire time series, but the analysis results in recent years showed that the trend of elasticity and safety technology is increasing.
The goal of this study was to explore topic defining patterns of students in interdisciplinary Capstone Design Class. Thematic analysis methodology was used to examine 85 Korean college students' lived experience of project topic generation which is for interdisciplinary capstone design class and Individual open-ended survey for constituted the data sources. Findings show four contexts of student's topic defining patterns using thematic analysis including (a) one leader's directed problem representation, (b) team common decision making after brainstorming, (c) empathy with professor proposed issue, (d) problems offered to students by corporate or research competitions. Based on research result, I could suggest instructional strategies of Capstone Design Class of teacher for helping their students' topic defining. It was necessary to minimize the opinions of the instructors at the beginning of class and minimize the number of team members. And also it provided a lot of opportunities to collaborate with companies in the topic selection process, it will help to develop the students' ability to determine the valuable topic in project.
Korean is well-known for its topic-prominent properties. In this paper, we look into several subtypes of topic constructions whose grammatical complexities have received much attention in generative grammar. From a semantic/pragmatic view, topics in Korean can be classified into three different types: aboutness, contrastive, and scene-setting. Meanwhile, syntax can classify topic constructions into two types, depending on whether or not the comment clause following topic has a syntactic gap linked to the topic. In this paper, we review some key properties of these topic constructions in Korean, and suggest that each type is licensed by tight interactions between syntactic and semantic constraints. In particular, the paper tries to offer a Construction Grammar analysis where each grammatical component is interacting in non-modular ways and in which the multiple inheritance network of constructions plays an important role in capturing cross-cutting generalizations of the topic constructions.
In recent years, emotional text classification is one of the essential research contents in the field of natural language processing. It has been widely used in the sentiment analysis of commodities like hotels, and other commentary corpus. This paper proposes an improved W-LDA (weighted latent Dirichlet allocation) topic model to improve the shortcomings of traditional LDA topic models. In the process of the topic of word sampling and its word distribution expectation calculation of the Gibbs of the W-LDA topic model. An average weighted value is adopted to avoid topic-related words from being submerged by high-frequency words, to improve the distinction of the topic. It further integrates the highest classification of the algorithm of support vector machine based on the extracted high-quality document-topic distribution and topic-word vectors. Finally, an efficient integration method is constructed for the analysis and extraction of emotional words, topic distribution calculations, and sentiment classification. Through tests on real teaching evaluation data and test set of public comment set, the results show that the method proposed in the paper has distinct advantages compared with other two typical algorithms in terms of subject differentiation, classification precision, and F1-measure.
We use the concept of the "doctor's role" as a guideline for developing medical education programs for medical students, residents, and doctors. Therefore, we should regularly reflect on the times and social needs to develop a clear sense of that role. The objective of the present study was to understand the knowledge structure related to doctor's job competencies in Korea. We analyzed research trends related to doctor's job competencies in Korea Citation Index journals using text network analysis through an integrative approach focusing on identifying social issues. We finally selected 1,354 research papers related to doctor's job competencies from 2011 to 2020, and we analyzed 2,627 words through data pre-processing with the NetMiner ver. 4.2 program (Cyram Inc., Seongnam, Korea). We conducted keyword centrality analysis, topic modeling, frequency analysis, and linear regression analysis using NetMiner ver. 4.2 (Cyram Inc.) and IBM SPSS ver. 23.0 (IBM Corp., Armonk, NY, USA). As a result of the study, words such as "family," "revision," and "rejection" appeared frequently. In topic modeling, we extracted five potential topics: "topic 1: Life and death in medical situations," "topic 2: Medical practice under the Medical Act," "topic 3: Medical malpractice and litigation," "topic 4: Medical professionalism," and "topic 5: Competency development education for medical students." Although there were no statistically significant changes in the research trends for each topic over time, it is nonetheless known that social changes could affect the demand for doctor's job competencies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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