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摘要
针对数据治理领域缺乏深层次的主题挖掘，未有效结合机器学习算法开展主题演化研究，无法精准感知数据治理的变化趋势及主题演化规律问题，提出了一种基于LDA模型和关系图谱的数据治理文献主题演化算法。首先，利用LDA模型和层次聚类算法梳理数据治理的核心主题；其次，结合文本特征和群体特征开展主题关系图谱及科研群体发现研究；最后，通过计算主题消融权重实现数据治理主题演化感知分析。实验结果表明，文章提出的方法能有效挖掘数据治理文献的主题，梳理该领域知识的发展态势，确定未来的研究趋势和热点，为数据治理领域的发展提供了理论基础和研究思路。
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单位贵州财经大学
