徐德義 林志恒 張康康

[摘 要]針對在校大學(xué)生等特殊群體的思想動向的快速調(diào)查，本文基于詞頻分析技術(shù)，設(shè)計了關(guān)鍵詞特征向量調(diào)查方法。給出了關(guān)鍵詞特征向量等相關(guān)定義，并設(shè)計了共性特征向量和帶約束的共性特征向量提取方法。用實例驗證了方法的有效性，指出了該方法的適用范圍和應(yīng)注意的問題。

[關(guān)鍵詞]關(guān)鍵詞向量；共性特征向量；迭代擴張法；快速調(diào)查

[中圖分類號] G64 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 2095-3437（2018）10-0077-05

如何快速獲取經(jīng)濟類近百名新生的思想動態(tài)？他們最關(guān)心的問題是什么？他們中有沒有意外心理問題發(fā)生？這些問題是學(xué)生輔導(dǎo)員等學(xué)生工作者常常面臨的問題。在新的學(xué)期開始時、學(xué)生即將畢業(yè)時、新的重大事件發(fā)生時都會有獲取學(xué)生思想動態(tài)的需要。車間管理員、保險業(yè)務(wù)經(jīng)理等也經(jīng)常面臨類似的問題。被動的做法是等事件發(fā)生了再去補救，這樣不僅成本高，而且效果差。主動式做法是事先了解動向，正確引導(dǎo)，防患于未然。通常了解動向的方法有兩種：一是找代表談話以獲取相關(guān)信息；二是做問卷調(diào)查獲取相關(guān)信息。然而這兩種獲取信息的方法都有明顯的局限性。第一種方法是統(tǒng)計學(xué)中的抽樣調(diào)查法，該方法獲取總體的信息的好壞不僅與樣本容量有關(guān)，而且與樣本質(zhì)量有關(guān)。第二種方法涉及復(fù)雜的問卷設(shè)計，并且可能由于問題選項設(shè)計局限會將重要的特殊信息排斥在外。這兩種常見方法的共同局限性是獲取信息的時間長，實施難度大。特別是，大數(shù)據(jù)的突出特點，也是大數(shù)據(jù)統(tǒng)計區(qū)別于傳統(tǒng)統(tǒng)計的一個重要方面是“不是抽樣，而是全體”[1]。有鑒于此，我們基于詞頻分析技術(shù)設(shè)計了關(guān)鍵詞向量調(diào)查法。

一、關(guān)鍵詞向量調(diào)查法

言為心聲，語言是信息的重要載體。從語言或文字中獲取信息是機器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）[2][3]、人工智能（Artificial Intelligence， AL） [4][5]的熱點研究對象，語言或文字也是大數(shù)據(jù)（Big Data） [6][7][8]中的重要數(shù)據(jù)形式。統(tǒng)計學(xué)是關(guān)于數(shù)據(jù)的科學(xué)，其研究對象是數(shù)據(jù)。文字也是統(tǒng)計學(xué)中的數(shù)據(jù)形式，為了方便起見我們將調(diào)查、觀測等統(tǒng)計過程中的文字記錄稱為文字?jǐn)?shù)據(jù)（Verbal Data）。一篇期刊論文往往需要列出3～5個關(guān)鍵詞（Key Words），其作用是方便檢索。從另一方面看，期刊論文的關(guān)鍵詞也有分類的作用，它們將該論文歸列到具有由關(guān)鍵詞概括的共同特征的一類文章中。然而，論文作者也一定會列舉體現(xiàn)該論文的創(chuàng)新性和特殊性的關(guān)鍵詞，這些關(guān)鍵詞起到了文章標(biāo)簽的作用。由此看，期刊論文的關(guān)鍵詞既標(biāo)示了論文的共性，也標(biāo)示了論文的特性。如果我們能獲取被調(diào)查對象在某一情景下“心中的關(guān)鍵詞”不就可以總結(jié)出調(diào)查群體的共性和捕捉個體的特性嗎？

設(shè)G是被調(diào)查的群體，該群體有n個成員。我們設(shè)計的關(guān)鍵詞調(diào)查法包含四個步驟，（1）為調(diào)查目的設(shè)置一個情景（Scenario）；（2）采集每個成員的關(guān)鍵詞向量，構(gòu)成關(guān)鍵詞向量集；（3）從關(guān)鍵詞向量集中提取特征向量（Keyword Character Vector， KCV）；（4）特征向量的校驗及應(yīng)用。

（一）情景設(shè)置

情景設(shè)置的目的是使得被調(diào)研的群體中的每個個體寫出來的關(guān)鍵詞能夠較好地反映調(diào)查的主題。因此，從某種程度上說，情景設(shè)置是一種心理暗示[9]。情景可以以文字形式描述，也可以口頭表述。比如，設(shè)計調(diào)查新入學(xué)的大學(xué)生的思想動態(tài)，則可以要求學(xué)生按順序?qū)懗鲎约航谙氲米疃嗟氖拢?0個關(guān)鍵詞形式給出。情景設(shè)置很重要，所獲得的關(guān)鍵詞向量數(shù)據(jù)集中能否提取出達(dá)到調(diào)查目的的特征向量與情景設(shè)置密切相關(guān)。換句話說，情景與目的是對應(yīng)的，即便相同的調(diào)研對象，設(shè)置的情景不同所得到的關(guān)鍵詞向量集是不一樣的，可用G（S， n）表示，其中S表示情景。當(dāng)不強調(diào)被調(diào)查對象的個數(shù)n或情景S時，G（S， n）也可簡寫為G（S）或G。

（二）關(guān)鍵詞向量采集

關(guān)鍵詞向量的采集可以是現(xiàn)場進(jìn)行，也可以在指定時間在網(wǎng)絡(luò)上填寫并提交。為保證不同對象所提供的關(guān)鍵詞向量間的一致性，需要盡量讓受調(diào)研對象被置同一情景中。設(shè)第i個調(diào)研對象提供的順序關(guān)鍵詞向量為 Vi=（v1（i）， v2（i），… ，vm（i））。其中vk（i）是第i個被調(diào)研對象的第k個關(guān)鍵詞。為了方便，在不至于引起混淆的情況下我們也用Vi表示其分量組成的集合Vi={v1（i）， v2（i），… ，vm（i）}。m是每個被調(diào)研對象提供的關(guān)鍵詞的個數(shù)，通常要求每個被調(diào)研對象提供的關(guān)鍵詞的個數(shù)是相同的。在實際應(yīng)用中，少數(shù)被調(diào)研對象提供的關(guān)鍵詞個數(shù)與要求的不一致對結(jié)果的影響不大。全部關(guān)鍵詞向量組成的集合稱為關(guān)鍵詞向量集，記為

或者在不引起混淆的情況下用同一符號表示各分量組成的集合，稱為關(guān)鍵詞集，即

（三）特征向量的提取

假設(shè)：關(guān)鍵詞向量集是被調(diào)研群體的在指定主題情景下的真實反應(yīng)的關(guān)鍵詞形式的記錄；被調(diào)研群體的個體間的關(guān)鍵詞詞匯量（語料庫）沒有區(qū)別；在相同情景下被調(diào)研個體間的心理狀態(tài)沒有區(qū)別。

顯然，以上假設(shè)只有被調(diào)研的對象在年齡、文化水平、心理素質(zhì)、專業(yè)、職業(yè)等因素差別不大時才適用。比如同一學(xué)校的同一年級的學(xué)生、部隊中同一個班的戰(zhàn)士、同一個車間的工人等。

1.共性特征向量的提取

設(shè)在情景S下獲得了關(guān)鍵詞向量集G（S， n）。從任意一個關(guān)鍵詞向量Vi開始，將其分量集合（關(guān)鍵詞集合）逐一加進(jìn)其他被調(diào)研對象的關(guān)鍵詞集合，進(jìn)行詞頻統(tǒng)計。設(shè)累計統(tǒng)計的對象個數(shù)為M（1≤M≤n），如果存在某個正整數(shù)N，當(dāng)M足夠大時，詞頻數(shù)最高的前N個關(guān)鍵詞穩(wěn)定不變，則稱這前N個關(guān)鍵詞組成的向量為G在情景S下的共性特征向量（Universality Character Vector， UCV），也可以簡稱為共性向量（Universality Vector， UV）。由關(guān)鍵詞提取出的共性特征向量稱之為關(guān)鍵詞共性特征向量，記為W = （w1， w2， …， wN）。注，此處的特征向量與線性代數(shù)中的特征向量（Eigen Vector）含義不一樣。

文獻(xiàn)計量學(xué)中常常需要提取文獻(xiàn)中頻數(shù)高的詞條[10-19]，如果將提取出的高頻詞條作成的向量稱為高頻詞向量，則本文中的共性特征向量與高頻詞向量既有聯(lián)系又有區(qū)別。如果共性特征向量存在，則共性特征向量的分量必須是頻率高的；一般情況下高頻詞向量總是存在的，但從定義來看，共性特征向量不一定存在，即使共性特征向量存在，它所包含的關(guān)鍵詞個數(shù)與高頻詞向量所包含的詞條數(shù)不一定相同。再實際應(yīng)用中，共性特征向量的存在性不容易檢驗，但被調(diào)研群體中的被調(diào)研對象往往是有限的，如果共性特征向量存在，則一定可以提取出來，且其分量是高頻詞，因此我們可以借鑒文獻(xiàn)計量學(xué)中的方法提取高頻詞向量，并按一定的準(zhǔn)則將高頻詞向量或其部分向量作為共性特征向量。

此處定義的特征向量是只與情景S有關(guān)的被調(diào)研群體中大多數(shù)人關(guān)心的問題，關(guān)心的程度可以用

來表示， 稱為W的G（S， n）的集中度（The focusing of W on G）。其中，f（wi）是wi的頻數(shù)，文中提到的詞頻分析就是基于詞條出現(xiàn)頻數(shù)的分析，這種方法的最有名的應(yīng)用是通過詞頻挖掘大詞條數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)法則[20]。||G||是G中元素的個數(shù)（此處為n×m）。從定義不難看出集中度是被調(diào)研對象共同關(guān)心對象的代表性的一種體現(xiàn)，既然如此，分母中頻數(shù)為1的詞條可以去掉。去掉的是個性，保留的是共性。那么修正后的集中度

反映的是W描述的G的共性的集中程度。

顯然，0 ≤ f（W） ≤ 1，如果規(guī)定W中每個詞條的頻率不小于2，則同樣有0≤ f *（W）≤1。f或f *越接近于1說明由W提出的G共性越集中。很顯然集中度與N有關(guān)，對于給定的G，其關(guān)鍵詞特征向量一般情況下是不唯一的。事實上，按照上述定義，若W = （w1， w2， …， wN）是G的關(guān)鍵詞特征向量，則當(dāng)N1

我們可以將與特征向量至少有一個分量相同的關(guān)鍵詞向量的個數(shù)定義該特征向量對G的涵蓋率ρ（W）。

2.帶約束的共性特征向量的提取

在實際工作中，我們除了要了解整個調(diào)研群體的共性之外，往往還要了解群體中特殊子群體的情況。比如，入學(xué)新生中男生和女生思想動態(tài)的差別，不同專業(yè)學(xué)生共同興趣點的差別，準(zhǔn)備考研究生的學(xué)生普遍關(guān)心的問題，低收入人群中突出的思想動態(tài)，等等。用關(guān)鍵詞向量分析這些問題關(guān)鍵在于能夠?qū)⑷后w劃分成特殊的子群體，然后提取子群體的特征信息，這種問題我們稱之為帶約束的特征向量的提取。為處理這樣的問題我們提出了三種方法。

第一種方法是預(yù)置分類變量法。在情景設(shè)置中事先設(shè)置分類變量，如根據(jù)調(diào)查目的不同，讓受調(diào)研者提供性別、專業(yè)（或班號）、薪金數(shù)量等信息，用這些信息當(dāng)作分類變量將G分成相應(yīng)的子集，然后提取各子集的特征向量用作分析。比如，用性別信息將G（S， n）分成G女和G男，分別提取它們的共性特征向量UV（G女）和UV（G男）。這些特征向量除了可以直接用在實際分析中，也可以用在兩個特殊子群體比較分析中，還可以將它們看成集合，作集合的各種運算，用以揭示更深層次的特征。比如，UV（G女）和UV（G男）的交UV（G女）∩UV（G男）表現(xiàn)的是男生和女生的共同共性；UV（G女）-[UV（G女）∩ UV（G男）]表示的是女生區(qū)別于男生的特有共性等。

第二種方法是先驗特征向量法。首先根據(jù)經(jīng)驗設(shè)置特殊調(diào)研目的的特征向量，或在關(guān)鍵詞向量集中提取特殊調(diào)研目的的特征向量；然后用該特征向量識別調(diào)研群體中的對象組成特征向量集的子集；最后提取該子集的特征向量用作分析。這種方法類似于多元統(tǒng)計分析中的判別分析，先獲取分類特征向量，再將被調(diào)研群體的每個對象與獲得的特征向量進(jìn)行比較，將滿足一定相似程度的對象歸為該特殊群體組，再進(jìn)行特征向量提取分析。

上述提到的根據(jù)經(jīng)驗設(shè)置的特殊調(diào)查目的的特征向量可以稱之為先驗特征向量（Priori Character Vector， PCV），先驗特征向量可以是以往相同主題和場景調(diào)研所獲得的特征向量。

第三種方法是迭代擴張法。關(guān)于在關(guān)鍵詞向量集中提取特殊調(diào)研目的的特征向量我們設(shè)計了一個迭代擴張法（ Iterative Expansion Method， IEM ）。

該方法是根據(jù)調(diào)研的目的，首先選取種子關(guān)鍵詞集G0，提取G中包含G0的所有關(guān)鍵詞向量組成集合的特征向量CV1；用CV1代替G0，提取G中包含CV1的所有關(guān)鍵詞向量組成集合的特征向量CV2；如此迭代，當(dāng)本次提取的關(guān)鍵詞特征向量CVk等于CVk-1時終止迭代，CVk即為所求的特征向量。

種子關(guān)鍵詞集，可以選取一個或多個最能體現(xiàn)特殊調(diào)研目的的關(guān)鍵詞組成。比如我們的調(diào)查對象是大學(xué)二年級初經(jīng)濟學(xué)專業(yè)大學(xué)生中準(zhǔn)備考研究生的學(xué)生們的思想動態(tài)，根據(jù)經(jīng)驗一般考研學(xué)生都比較注重高數(shù)（高等數(shù)學(xué)）和英語的學(xué)習(xí)，他們通常會將高數(shù)和英語列為關(guān)鍵詞，故而，我們可以設(shè)置G0={高數(shù)，英語}。當(dāng)然，可以設(shè)G0={考研}。

迭代擴張算法為：

Step1：設(shè)置種子關(guān)鍵詞集G0。令s=1，CVs=G0。

Step2：將CVs與G中每個Vi進(jìn)行比較，令t=1，將包含CVs的Vi的分量組成Gt

Gt={vk（i） | Vi=（v1（i）， v2（i），… ，vm（i））[?]CVs， k=1， 2， …， m}

Step3：提取Gt的共性特征向量CVs+1，顯然CVs+1[?]CVs，Gt [?]Gt-1。

Step4：令s=s+1，t=t+1，重復(fù)Step2和Step3得

G[?]…[?]CVs+1[?]CVs[?]…[?]CV1=G0 （6）

Step5：如果CVs+1≠CVs返回Step4；如果CVs+1=CVs，則結(jié)束迭代，CVs+1即為所求特征向量。

迭代過程使得特征向量集不斷擴大，構(gòu)成了單調(diào)上升有上界的序列（6）。G是有限集時，該迭代擴張算法顯然是收斂的，因為CVs+1不能超過G；G是無限集時，根據(jù)單調(diào)上升有上界必有極限的原理同樣得到該算法收斂。

（四）特征向量的校驗

因為特征向量是要用盡可能少的關(guān)鍵詞概括盡可能多的被調(diào)研群體的共性，因此關(guān)鍵詞向量所包含的關(guān)鍵詞的個數(shù)和關(guān)鍵詞向量的集中度之間要取得平衡。被調(diào)查群體越大獲得的特征向量越穩(wěn)定，并且群體中部分對象中所提取的特征向量隨著部分?jǐn)?shù)的增加而趨近于整個群體的特征向量。不過，由于文字?jǐn)?shù)據(jù)沒有順序性（order）和可加性（additivity），上述“趨近于”不能簡單地理解為通常的極限。顯然特征向量越穩(wěn)定越好，我們可以借用Bootstrap思想[21]對特征向量的穩(wěn)定性進(jìn)行校驗。

為此，我們給出兩個有限集合的匹配度的定義。設(shè)集合A和B的元素個數(shù)||A||= nA，||B||=nB。定義A和B的匹配度為

[r（A，B）=A∩B2nAnB] （7）

顯然，[0≤r（A，B）≤1，且r（A，B）=1?A=B]。

1.特征向量穩(wěn)定性校驗

設(shè)W是G的特征向量，作G的子集集合[GKGK?G；K=1，2…，M；GK=nik]，作Gk的特征向量Wk，若

[r=1Mk=1Mr（W，Wk）] （8）

充分接近于1，則稱W是穩(wěn)定的。

實際應(yīng)用中子集所包含關(guān)鍵詞的個數(shù)[nik（k=1，2，…，M）]盡可能大，[nik]也可以取同一個值。Gk不必互斥。“r充分接近于1”可以根據(jù)經(jīng)驗判斷，如果可以得到r的經(jīng)驗分布，則可以構(gòu)造統(tǒng)計量進(jìn)行假設(shè)檢驗。

2.關(guān)鍵詞向量長度的校驗。

在關(guān)鍵詞向量調(diào)研中，所采集的關(guān)鍵詞向量的長度也是需要考量的問題。采集的是被調(diào)查對象的最關(guān)心問題，當(dāng)被調(diào)研對象提供最關(guān)心問題的關(guān)鍵詞向量時往往是越關(guān)心的就越靠前。因而，要求提供關(guān)鍵詞向量時不必需要向量太長；在提取特征向量時也不必用整個向量，而是只要用前面的部分分量就可以，這樣不至于使得提取出的特征向量對調(diào)研對象的集中度過低。當(dāng)然，有可能越往后提供的關(guān)鍵詞有可能是心里更深處所關(guān)心的問題，也可能是更長遠(yuǎn)的問題，這方面與分量順序有關(guān)的深層次問題本文暫不考慮。

設(shè)G的特征向量為W，[G[k]]是G中每個向量的前k個分量組成的關(guān)鍵詞集，其特征向量為CV[k]，若存在某個k0，使得r（W，CV[k0]）充分接近于1，則稱k0是關(guān)鍵詞特征向量的充分長度。

二、新生思想動態(tài)調(diào)查

今年國慶節(jié)之后，新生軍訓(xùn)剛剛結(jié)束，在給經(jīng)濟專業(yè)新生和統(tǒng)計專業(yè)新生上專業(yè)導(dǎo)論課的第一節(jié)課上課之前，給每位學(xué)生分發(fā)一樣白紙，告訴每學(xué)生在5分鐘之內(nèi)用20個詞語寫出自己目前最關(guān)心的、想得最多的事物，不需要提供個人任何信息。

（一）數(shù)據(jù)描述

經(jīng)濟學(xué)專業(yè)86人，統(tǒng)計專業(yè)26人，共收得問卷112份，其中少數(shù)人沒有寫滿20個詞，共得記錄2181個。另有少數(shù)學(xué)生提供的關(guān)鍵詞是語句而不是一個詞，我們用R的斷詞函數(shù)進(jìn)行了處理，共得3398個詞。根據(jù)中文停詞表對處理后的詞進(jìn)行整理，最終得到1224個關(guān)鍵詞。基于詞頻的關(guān)鍵詞向量分析過程均用R語言編程實現(xiàn)。圖1為關(guān)鍵詞云圖。

我們對關(guān)鍵詞集作了頻數(shù)統(tǒng)計，如表1所示。

（二）共性特征向量的提取

根據(jù)共性特征向量的定義和表1頻數(shù)的分布 ，對比樣本量為50、60、80、90、100、112的前14個高頻詞，結(jié)果如表2所示。

根據(jù)表2的結(jié)果和特征向量的穩(wěn)定性、確定特征向量的充分長度兩種方法對特征向量的校驗，得到頻數(shù)為前8的關(guān)鍵詞可作為共性特征向量，如（9）式所示。

E={高數(shù) 學(xué)習(xí) 英語 健康 朋友 睡覺 作業(yè) 成績} （9）

E的集中度為0.176，涵蓋率達(dá)到了79.46%。其中，各關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻數(shù)如表3所示。所得的共性特征向量體現(xiàn)出來的新生思想動態(tài)是健康向上的，為進(jìn)步和今后的工作而努力學(xué)習(xí)成為學(xué)生中的主流，這會推動良好氛圍的形成。“朋友”成為共性特征向量的關(guān)鍵詞說明新入校的大學(xué)生感情方面的需求悄然凸顯，正確引導(dǎo)必不可少。“睡覺”成為特征關(guān)鍵詞是個意外。事后進(jìn)一步調(diào)查才知道，入校1個月以來學(xué)生們不僅經(jīng)歷大強度的軍事訓(xùn)練，而且?guī)缀鯖]間斷地參加各種各樣的集體活動，并且同寢室同學(xué)間“臥談”盛行，每天早晨還要參加集體早鍛煉，這些使得同學(xué)們普遍睡眠嚴(yán)重不足，渴望睡覺。睡覺問題非常突出，學(xué)生輔導(dǎo)員等學(xué)生工作者應(yīng)重視這一問題。

為了了解有考研意向?qū)W生的思想狀態(tài)，根據(jù)數(shù)據(jù)集中的特征，以{考研}、{保研}和{研究生}為種子關(guān)鍵詞，根據(jù)本文提出的迭代擴張法計算，每次循環(huán)所提取的共性特征向量依據(jù)共性特征向量的提取方法，樣本量分別選取篩選Gt的2/3、4/5和全樣本，每次選取前14個高頻詞集比對，結(jié)果如（10-14）式所示。

CV4={高數(shù) 學(xué)習(xí) 英語}= CV3 （13）

經(jīng)過3次迭代算法收斂，得到準(zhǔn)備考研究生的同學(xué)的共性特征向量如（15）式所示。

E研={高數(shù) 英語 學(xué)習(xí)} （14）

考研共性特征向量看起來很正常，其實其中隱藏著高等教育中長期存在的弊端，那就是“目的性太強”。對于考研究生的學(xué)生而言，考研不應(yīng)該是全部，不能為了考研而輕視了綜合素質(zhì)的培養(yǎng)，更不能忽視應(yīng)承擔(dān)的社會責(zé)任。

三、討論

從應(yīng)用實例看，本文提出的基于詞頻分析的關(guān)鍵詞向量調(diào)查方法具有快速高效的特點，適用于對大學(xué)生群體等生活環(huán)境相同、文化水平相當(dāng)?shù)娜后w進(jìn)行實時快速調(diào)查，群體越大效率越高，效果也會越好。關(guān)鍵詞特征向量的提取需要的是計算機文字處理與分析技術(shù)，R語言可以很方便地實現(xiàn)相關(guān)功能。采集到的關(guān)鍵詞向量集不僅僅可以做本文所提出的特征向量的提取，還可以進(jìn)行深度數(shù)據(jù)挖掘，比如關(guān)聯(lián)分析[20]等。

我們將關(guān)鍵詞集G（S， n）中低頻的關(guān)鍵詞組成的向量或集合稱為G的個性特征向量（Individuality Character Vector， ICV）。個性特征向量的分析是要針對具體的對象，雖然不能代表總體的共性特征，也不一定會引起學(xué)生輔導(dǎo)員等學(xué)生工作者的關(guān)注，但個性特征向量在某一方面的集聚代表著潛在問題的存在，需要格外重視，防患于未然。在特征向量調(diào)查法中，個性特征向量應(yīng)該被高度重視，它是對共性特征向量的重要補充，本文不在此展開討論。

由于文字?jǐn)?shù)據(jù)不具備可加性，傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計方法的應(yīng)用受到局限，甚至像本文中提到的收斂等概念不能用實空間中極限理論定義，但這并不影響特征向量的提取，更不影響其應(yīng)用。

文字?jǐn)?shù)據(jù)另一方面具有模糊性和多解性，因此特征向量的提取之前進(jìn)行文字預(yù)處理是必需的，文字預(yù)處理可以用到模糊理論和方法甚至人工智能技術(shù)。如果將受調(diào)研的對象可以選擇的全部關(guān)鍵詞組成的集合稱為關(guān)鍵詞支撐集，那么理論上看不加限制的關(guān)鍵詞支撐集是無限的、開放的，為了使得特征向量的收斂性質(zhì)更好，在實際應(yīng)用中可以對支撐集加以限制。比如，我們在對新生進(jìn)行調(diào)研時發(fā)現(xiàn)兩個字的關(guān)鍵詞占41.3%，如果限制關(guān)鍵詞全是兩個字的則會提高共性特征向量的集中度，損失的信息在可接受的范圍之內(nèi)。如果根據(jù)以往的調(diào)研數(shù)據(jù)，制作一個備選關(guān)鍵詞集合（可以足夠大），讓被調(diào)研者在該集合中勾選關(guān)鍵詞，這時候支撐集是有限的、封閉的，文字本身的模糊性就消除了，得到的關(guān)鍵詞集就是AGRAWAL他們用的詞條集[20]。有限支撐集對共性特征向量的影響比個性特征向量大。本文僅對學(xué)生群體做了關(guān)鍵詞特征向量的分析試驗，其他的群體甚至其他語言的關(guān)鍵詞的分析必定有特別之處，另外本文提出的方法還有許多需要完善的地方，這些工作有待今后逐步完成。

[ 參 考 文 獻(xiàn) ]

[1] MAYER-SCH?NBERGER V.CUKIER K.Big data：A Revolution that will transform how we live， work and think [M].Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company，2013.

[2] 何清，李寧，羅文娟，等.大數(shù)據(jù)下的機器學(xué)習(xí)算法綜述[J].模擬識別與人工智能，2014（4）：327-336.

[3] 蘇金樹，張博鋒，徐昕.基于機器學(xué)習(xí)的文本分類技術(shù)研究進(jìn)展[J].軟件學(xué)報，2006（9）：1848-1859.

[4] 馬玉慧，柏茂林，周政.智慧教育時代我國人工智能教育應(yīng)用的發(fā)展路徑探究[J].電化教育研究，2017（3）：123-128.

[5] 閆志明，唐夏，夏秦旋，等.教育人工智能（EAI）的內(nèi)涵、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用趨勢[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2017（1）：26-35.

[6] 程學(xué)旗，靳小龍，王元卓等.大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和分析技術(shù)綜述[J].軟件學(xué)報，2014（9）：1889-1908.

[7] 邱東.大數(shù)據(jù)時代對統(tǒng)計學(xué)的挑戰(zhàn)[J].統(tǒng)計研究，2014（1）：16-22.

[8] 張引，陳敏，廖小飛.大數(shù)據(jù)應(yīng)用的現(xiàn)狀與展望[J].計算機研究與發(fā)展，2013（S2）：216-233.

[9] 管鑫雨.情境性詞匯教學(xué)的研究分析[J].教育現(xiàn)代化，2016（27）：146-150.

[10] 邱均平，丁敬達(dá)，周春雷.1999—2008年我國圖書館學(xué)研究的實證分析（上） [J].中國圖書館學(xué)報，2009（35）：72-79.

[11] 邱均平，丁敬達(dá).1999—2008年我國圖書館學(xué)研究的實證分析（下） [J].中國圖書館學(xué)報，2009（35）：79-118.

[12] 傅柱，王曰芬.共詞分析中術(shù)語收集階段的若干問題研究[J].情報學(xué)報，2016（35）：704-713.

[13] 張寶生，祁曉婷.我國政府公共關(guān)系研究的演進(jìn)路徑及熱點主題的可視化分析[J].圖書情報工作，2017（61）：122-126.

[14] WANG ZY，LI G，LI A，et al.Research in the semantic-based co-word analysis[J].Scientometrucs，2012，90（3）：855-875.

[15] 魏瑞斌.基于關(guān)鍵詞的情報學(xué)研究主題分析[J].情報科學(xué)，2006，24（9）：1400-1404.

[16] DONOHUE J C.Understanding Scientific Literatures：A Bibliometric Approach[M].Cambridge：The MIT Press，1973：49-50.

[17] 劉敏娟，張學(xué)福，顏蘊.基于詞頻、詞量、累積詞頻占比的共詞分析詞集范圍選取方法研究[J].圖書情報工作，2016（23）：135-142.

[18] ZHANG S， LIU C X， CHANG Y.Selection research of keywords in co-word clustered based on the G-index of word frequency[J].Modern Educational Technology，2013，23（10）：54-57.

[19] 楊愛青，馬秀峰，張風(fēng)燕，等.g指數(shù)在共詞分析主題詞選取中的應(yīng)用研究[J].情報雜志，2012（2）：52-55.（YANG AQ，MA XF，ZHANG FY，et al.Application research of g-index in the topic words of co-word analysis[J].Journal of Intelligence，2012，31（2）：52-55.）

[20] AGRAWAL R，IMIELINSKI T，SWAMI A.Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases[J].ACM SIGMOD Record，1993，22（2）：207-216.

[21] BRADLEY E.Bootstrap methods：another look at the jackknife [J].The Annals of Statistics，1979，7（1）：1-26.

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