發(fā)布時間：2018-05-04 13:42

  本文選題：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) + 關(guān)鍵詞提取��； 參考：《計算機應(yīng)用研究》2016年02期

【摘要】：將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用于文本挖掘技術(shù),構(gòu)造基于詞匯共現(xiàn)性關(guān)系的詞匯概念復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),對文本詞匯的重要性指標(biāo)進行計算分析,挖掘文本中主題的關(guān)鍵詞。在計算詞匯重要性指標(biāo)時,綜合考慮目標(biāo)詞匯的頻率以及其相鄰節(jié)點的貢獻度。通過實驗對比,證實了該網(wǎng)絡(luò)節(jié)點評價指標(biāo)與基于加權(quán)度和加權(quán)集聚系數(shù)的綜合指標(biāo)相比具有優(yōu)越性。此外,通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)合并的手段,發(fā)現(xiàn)了關(guān)鍵節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)拓撲關(guān)系,即核心網(wǎng)絡(luò)。通過分析核心網(wǎng)絡(luò),可以獲得關(guān)鍵詞和文本主題的對應(yīng)關(guān)系,為進一步的文本分析提供有效的理論基礎(chǔ)。
[Abstract]:This paper applies the theory of complex network to text mining, constructs a complex network of lexical concepts based on lexical co-occurrence relationship, calculates and analyzes the importance index of text vocabulary, and excavates the keywords of topic in the text. When calculating the lexical importance index, the frequency of the target vocabulary and the contribution of its adjacent nodes are taken into account. The experimental results show that the evaluation index of the network node is superior to the comprehensive index based on the weighting degree and the weighted agglomeration coefficient. In addition, the network topology relationship between the key nodes is found by the method of complex network community merging, that is, the core network. By analyzing the core network, the corresponding relationship between keywords and text topics can be obtained, which provides an effective theoretical basis for further text analysis.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟與管理學(xué)院;
【分類號】：TP391.1

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：1843181