基于LDA模型的卫生健康媒体数据时间序列主题分析
作者:
作者单位:

(1.深圳市卫生健康发展研究和数据管理中心 深圳 518028;2.深圳广播电影电视集团 深圳 518026)

作者简介:

吴旭生,高级工程师,硕士生导师,发表论文40余篇;通信作者:和晓峰。

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

广东省自然科学基金面上项目(项目编号:2022A1515012077)。


Thematic Analysis of Time Series of Health Media Data Based on LDA Model
Author:
Affiliation:

(1.Shenzhen Health Development Research and Data Management Center, Shenzhen 518028, China;2.Shenzhen Media Group, Shenzhen 518026, China)

Fund Project:

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    摘要:

    目的/意义 探索卫生健康领域媒体数据主题及其演化趋势。方法/过程 以深圳广电媒资数据库中的160 549条卫生健康领域媒体数据为研究对象,采用隐含狄利克雷分布模型结合时间序列进行主题聚类分析,并结合专家经验,进行对比分析。结果/结论 得到25个与卫生健康领域强相关的主题,根据主题强度演化趋势分为6组。主题建模的内容划分和强度变化有效反映了卫生健康领域热点事件的发生及其演进过程。利用隐含狄利克雷分布模型进行主题建模,结合时间序列分析主题分布、解读主题意义,有助于探索媒体数据在卫生健康领域的应用,为卫生健康公共事业赋能。

    Abstract:

    Purpose/Significance To explore the theme and evolution trend of media data in the field of health. Method/Process Taking 160 549 pieces of health media data obtained from the Shenzhen Media Group database as the research object, topic clustering analysis is conducted based on the latent Dirichlet allocation(LDA) model combined with time series. Expert experience is used to compare and analyze the themes obtained from the LDA model. Result/Conclusion 25 themes are obtained strongly related to the field of health, 6 groups are diveded based on the trend of theme intensity evolution. The content division and intensity change of topic modeling effectively reflect the occurrence and evolution of hot events in the field of health. LDA model is used for theme modeling, combined with time series to analyze theme distribution, interpret theme significance, which is conducive to exploring the application of media data in the field of health and empowering public health undertakings.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

吴旭生,查亚东,张冬云,等.基于LDA模型的卫生健康媒体数据时间序列主题分析[J].医学信息学杂志,2025,46(2):62-67, 75

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  • 最后修改日期:2024-07-26
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  • 在线发布日期: 2025-03-07
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