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Objectives: The purpose of this study was to analyze latent topics and topic networks of papers in The Korean Journal of Oral Health Science(KOHS) Journal.
Methods: We collected Korean abstracts and Conclusions of 159 papers in KOHS Journal from 2013 Vol.1.No.1 to 2020 Vol.1 No.4. We used Netminer(Ver.4) software(Cyram products) to extract topics based on latent Dirichlet allocation algorithm.
Results: We preprocessed by TF-IDF method and proposed word cloud figure, 6 topics were extracted by using from TF/IDF data. The most important topic were topic 3, that is, research on the oral health promotion practice and level of stress about the teenagers including collegians, and the next topic 4, topic 1, topic 6, topic 2, topic 5 in sequence.
Conclusions: We extracted 6 topics were the best number of topics reflected the main issues of KOHS Journa papers. So, we need to find a various concerns to develop KOHS Journal in growth.
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Wang SH / 2016 / Text Mining for Identifying Topics in the Literatures about Adolescent Substance Use and Depression / BMC Public Health 16:279
Kim SK / 2016 / A Study on the Research Trends in Domestic Industrial Engineering using Topic Modeling
나상태 / 2016 / 토픽 모델링을 이용한 시뮬레이션 연구 동향 분석 / 한국시뮬레이션학회 논문지 25(3):107~116
Kim DI / 2021 / A Study on China's Foreign Policy in the Period of Xi Jinping - Focusing on Text Mining Analysis on the Articles of
Lee MH / 2017 / A Study of the Effect of Leisure Satisfaction and Leisure Commitment on the Quality of Life in the Elderly :Focusing on Mediation Effect of Psychological Well-Being
Kim SK / 2016 / A Study on the Research Trends in Domestic Industrial Engineering using Topic Modeling
나상태 / 2016 / 토픽 모델링을 이용한 시뮬레이션 연구 동향 분석 / 한국시뮬레이션학회 논문지 25(3):107~116
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