The purpose of this study is to analyze research trends of archives management in Korea by comparing LDA (Latent Semantic Allocation) topic modeling, which is the most famous method in text mining, and HDP (Hierarchical Dirichlet Process) topic modeling, which is developed LDA topic modeling. Firstly we collected 1,027 articles related to archives management from 1997 to 2016 in two journals related with archives management and four journals related with library and information science in Korea and performed several preprocessing steps. And then we conducted LDA and HDP topic modelings. For a more in-depth comparison analysis, we utilized LDAvis as a topic modeling visualization tool. At the results, LDA topic modeling was influenced by frequently keywords in all topics, whereas, HDP topic modeling showed specific keywords to easily identify the characteristics of each topic.
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