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摘要
[目的/意义]科学文献的主题识别研究是科研管理的重要内容之一，如何全面把握文献的多元数据、提升自动文献主题识别的效果是一个值得研究的问题。[方法/过程]文献的关键词、摘要是判断文献主题的重要依据，文章提出基于文献多元数据融合的主题识别模型，使用Word2vec模型、AP聚类及Node2vec模型表示出关键词层的主题向量，使用LDA模型表示出摘要层的主题向量，通过多视图聚类中的SGF方法进行数据融合并识别文献主题。[结果/结论]以不同规模的文献集为例，通过主题识别研究，验证该模型识别效果的准确性和可解释性优于典型LDA方法、Doc-LDA模型。
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