【摘 要】
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[目的/意义]探究国内智慧阅读研究的发展现状和研究热点，对未来智慧阅读相关研究提供参考。[方法/过程]本文构建LDA主题模型，利用jieba分词对文献的摘要部分进行文本预处理，通过计算困惑度来确定来最优主题数目：模型训练得到“文档--主题”分布和“主题--词”分布，对模型训练结果进行主题识别和计算主题强度，并设定主题阈值，进而得到热点主题，结合模型训练结果以及相关文献进行热点主题分析，并预判未来的
【基金项目】
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黑龙江省2021年哲学社会科学规划项目：文化计算视域下地方特色文献智能体验阅读服务研究（21TQB116）系列成果之一；
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[目的/意义]探究国内智慧阅读研究的发展现状和研究热点，对未来智慧阅读相关研究提供参考。[方法/过程]本文构建LDA主题模型，利用jieba分词对文献的摘要部分进行文本预处理，通过计算困惑度来确定来最优主题数目：模型训练得到“文档--主题”分布和“主题--词”分布，对模型训练结果进行主题识别和计算主题强度，并设定主题阈值，进而得到热点主题，结合模型训练结果以及相关文献进行热点主题分析，并预判未来的研究导向。[结果/结论]模型实验最终得到七个智慧阅读研究领域的热点主题，包括：智慧阅读推广、智慧图书馆服务、智慧化读物供给等方面。LDA模型在热点主题识别方面具有准确性，有利于研究者把握该领域的发展状态，确定未来研究方向。
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