关于文本挖掘分析的参考文献

文本挖掘分析是一个多学科交叉的研究领域，主要涉及数据挖掘、计算机科学、语言学等技术，用于从非结构化或半结构化文本中提取有价值的信息。以下是一些关于文本挖掘分析的参考文献概述：

1. 社会科学领域在文本挖掘技术的使用上，主要集中于文本分类和文本聚类技术，同时关联分析和趋势预测也是重要的技术方向1。
2. 通过使用CiteSpace软件，基于中国学术网络出版总库(CNKI)的文献，可以对文本挖掘领域的机构、作者、关键词等进行可视化分析2。
3. 国内文本挖掘的热点与趋势研究显示，基础研究、文本大数据预处理、应用领域是研究的热点，关联规则、文本聚类、文本分类等应用研究文献数量较多7。
4. 文本挖掘定义为从非结构化文本信息中分析获取有潜在实用价值知识的过程，研究现状和一般处理过程是研究的重点5。
5. 作为人工智能领域的前沿课题，文本挖掘结合数理统计分析、机器学习与自然语言处理等方法，提取文本中的隐含信息6。
6. 网络和主要路径分析表明，文本挖掘研究在不断进步，涉及从论文中提取关键字和引用信息等8。
7. 从中文原始文本中提取信息的过程，需要计算机模拟人的思维模式来分析和处理语言9。
8. 利用R语言工具，通过文本挖掘方法对特定学科的学术期刊文献进行分析，可以了解研究热点及趋势10。

这些文献提供了文本挖掘领域的不同视角和研究方法，有助于深入了解该领域的最新进展和应用。