41、利用文本挖掘识别农林业研究叙事

利用文本挖掘识别农林业研究叙事

1. 引言

在当今数字化时代，每天都会产生大量的数字数据，这些数据来自社交媒体、博客、网站和文章发布平台等多个渠道。农林业作为一个重要的研究领域，其数字化数据包含了各种方法和趋势的信息。分析这些数据，有助于我们深入了解农林业的研究现状和发展趋势。

1.1 研究动机

农林业对土地的可持续利用至关重要，它有助于改善种植条件、控制水土流失、提高水质和空气质量等。目前，农林业领域存在大量的数字化数据，但缺乏有效的分析手段。因此，有必要对这些数据进行分析，以获取有价值的信息。

1.2 问题陈述

本研究旨在创建农林业的概述，并识别与该主题相关的各种关键词。通过研究，我们可以发现主题中的模式，为农林业研究提供全面的视角。

1.3 应用场景

• 深入了解YouTube上的相关内容。
• 通过视频转录进行视频总结。
• 分析农林业领域的研究情况。
• 构建与农林业关键词相关的语料库。
• 探索农林业相关词汇之间的关联。

2. 相关工作

随着人口的增长，对食物的需求也在增加。在热带地区，农业扩张和相关的土地利用变化对生物多样性和人类福祉构成了威胁。社会网络技术已被用于定性和定量分析农林业，研究涉及印度尼西亚、秘鲁和乌干达等多个国家。通过在国家和地方层面的关键参与者之间发展社会资本，可以揭示最可能和灵活的学习过程，将农林业纳入“良好农业”的主流。

K-means算法是一种常用的聚类算法，可用于对数据进行分组。在无监