《表5 不同主题类别的知识流动模式》

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《基于LDA-HMM的知识流动模式发现研究》

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按照HMM对每个主题时间序列观测值所对应的隐藏状态，即将25个主题对应的包含时间长度为8的25×8维的主题-时间的状态矩阵，处理为25×（8×6）维的主题-时间的0-1状态矩阵，主题K在时间j下处于状态i表示为Dij，Dij为0或1。对主题-时间的状态矩阵进行层次聚类分析，聚类结果输出见图5。从图5的树形图可以看出，按照对象相似度划分，25个主题知识流动模式被划分为8个类别。通过对不同类别所对应主题的知识流动状态变化特征进行归纳，可总结出8种知识流动模式的具体特征形式，见表5。