基于FP-tree关联算法的文献主题研究--以大数据哲学研究为例  

Literature Topic Research Based on FP-tree Association Algorithm--Taking the Philosophy Research of Big Data as An Example

作　　者：薛永红 曾琢 XUE Yong-hong;ZENG Zhuo(College of Science,North China University of Science and Technology,Sanhe 065201,China)

机构地区：[1]华北科技学院理学院,河北三河065201

出　　处：《系统科学学报》2022年第2期54-58,95,共6页Chinese Journal of Systems Science

基　　金：教育部人文社会科学青年基金(20YJC720025);国家社会科学基金重点项目(18AZX008)。

摘　　要：数据科学与人文社会科学的融合,不仅能丰富人文社会科学的研究方法,还能拓展研究思路、发现新问题、提出新议题。这种融合将人文社会科学研究带入了一个前所未有的时代。本文介绍了一种利用FP-tree算法对社会科学文献关键词做关联规则挖掘,从而获得相关研究领域研究重点、趋势、研究进路以及“数字意外”的流程和方法,并将该方法应用于“大数据哲学研究”领域,直观地揭示目前该领域的研究重点、现状和相关研究路径等。The integration of data science and humanities and social sciences not only makes the research methods of humanities and social sciences more diverse,but also expands research ideas,discovers new problems,and research topics,especially the neglected topics and clues.This integration brings humanities and social science research into an unprecedented era.This article introduces a process and method of using the FP-tree algorithm to do association rule mining on the keywords of social science literature,so as to obtain the research focus,trend,research approach and“digital accident”of related research fields,and applies this method to The field of“Big Data Philosophy Research”,intuitively reveals the current research focus,status and related research paths of this field.

关 键 词：FP-tree关联算法 文献主题 文本分析 大数据 哲学 

分 类 号：N949[自然科学总论—系统科学] TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]