摘要：【目的】有效确定科技情报分析中LDA主题模型的最优主题数目。【方法】利用主题相似度度量潜在主题之间的差异，同时结合困惑度提出一种确定LDA最优主题数目的方法，该方法既考虑主题抽取效果同时也考虑模型对新文档的泛化能力。【结果】获取国内新能源领域的科技文献作为数据集，实证结果表明本文提出的最优LDA主题数确定方法与单纯使用困惑度相比，具有更高的主题抽取查准率（91．67％）、F值（86．27％）及科技文献推荐精度（71．25％）。【局限】未针对其他类型的数据集进行新方法的验证，如微博短文本、XML文档等。【结论】本文方法能够有效地从科技文献数据集中抽取辨识度较高的主题，并能够提高科技文献推荐效果。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社