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基于文本挖掘的主题模型用于分析建筑拆迁废弃物管理研究( A text mining-based thematic model for analyzing construction and demolition waste management studies )
Z Ding R Liu H Yuan
多年来，已进行了许多研究，以调查建筑及拆卸废物的管理问题。然而，海量的文献量给学者们带来了挑战，因为从文献中人工识别研究重点既困难又费时。因此，一种能够将文献收集信息化，并从识别出的文献中自动检测见解的方法是值得探索的。本文试图通过结合潜在Dirichlet分配、word2vec和python上的社区检测算法来呈现一个综合的主题模型来检测CDW管理文献中的见解。基于Web of Science数据库,检索2000-2019年发表的641篇论文作为样本进行分析。综合研究结果揭示了CDW管理研究的四个领域的知识图谱：（1）介绍CDW管理现状；（2）量化CDW产生量；（3）评估CDW及其副产品；（4）促进废物转移。并对CDW管理的未来研究方向进行了探讨。结果证明，综合主题模型在从CDW管理文献中挖掘见解方面是有用的。
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