텍스트마이닝을 활용한 보건의료산업학회지의 토픽 모델링 및 토픽트렌드 분석

조경원; 배성권; 우영운

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조경원 배성권 우영운

저널정보: 보건의료산업학회 보건의료산업학회지 보건의료산업학회지 제11권 제4호

발행연도: 2017.1

수록면: 213 - 224 (12page)

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Objectives : The purpose of this study was to analyze representative topics and topic trends of papers in Korean Society and Health Service Management(KSHSM) Journal. Methods : We collected English abstracts and key words of 516 papers in KSHSM Journal from 2007 to 2017. We utilized Python web scraping programs for collecting the papers from Korea Citation Index web site, and RStudio software for topic analysis based on latent Dirichlet allocation algorithm. Results : 9 topics were decided as the best number of topics by perplexity analysis and the resultant 9 topics for all the papers were extracted using Gibbs sampling method. We could refine 9 topics to 5 topics by deep consideration of meanings of each topics and analysis of intertopic distance map. In topic trends analysis from 2007 to 2017, we could verify ‘Health Management’ and ‘Hospital Service’ were two representative topics, and ‘Hospital Service’ was prevalent topic by 2011, but the ratio of the two topics became to be similar from 2012. Conclusions : We discovered 5 topics were the best number of topics and the topic trends reflected the main issues of KSHSM Journal, such as name revision of the society in 2012.

#텍스트마이닝 #토픽 모델링 #보건의료산업학회지 #LDA #Text Mining #Topic Modeling #KSHSM Journal #LDA

참고문헌 (22)

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/ / National Research Foundation of Korea

A. Amado / 2017 / Research trends on Big Data in Marketing: A text mining and topic modeling based literature analysis / European Research on Management and Business Economi

A.P. Shiryaev / 2017 / LDA models for finding trends in technical knowledge domain : 551 ~ 554

B. Grun / / topicmodels: An R package for fitting topic models

D. Paranyushkin / 2011 / Visualization of text’s polysingularity using network analysis / Prototype Letters 2 (3) : 256 ~ 278

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