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通過優化 Spark mllib機器學習庫中的隱含狄利克雷分布（LDA）主題模型，提出一種改進的學術研究熱點挖掘方法。采用LDA主題模型對學術論文關鍵詞進行建模，利用困惑度確定主題模型的最佳主題個數，并將文檔-主題和主題-詞概率分布矩陣轉化為文檔-主題和主題-詞評分矩陣。通過計算背景主題與評分矩陣中各主題之間的相似度對主題進行排序，挖掘出學術論文中的研究熱點。實驗結果表明，該方法能提高LDA主題模型的挖掘效果，有助于發現有價值的學術研究熱點主題。
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