現(xiàn)代人們的生活節(jié)奏越來越快,很難抽出一大部分的時(shí)間閱讀文章,論文提供了一些方法,可以快速的了解一篇文章中的人物及人物間的關(guān)系,根據(jù)獲得的數(shù)據(jù),用數(shù)據(jù)說明該人物在整篇文章中的主次,構(gòu)成的人物關(guān)系圖可以展示該人物的人際關(guān)系圈,輔助讀者在閱讀全文前理清和掌握人物之間的親疏遠(yuǎn)近聯(lián)系,極大地節(jié)省了閱讀時(shí)間。論文選取《白鹿原》作為研究對象,運(yùn)用共現(xiàn)分析與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的方法對研究對象進(jìn)行重點(diǎn)研究。論文使用Python語言編寫程序,通過共現(xiàn)分析將文本中的人名節(jié)點(diǎn)提取出來,并賦予權(quán)重大小;同時(shí)提取語料中的兩節(jié)點(diǎn)之間的邊的權(quán)重大小。根據(jù)提取的節(jié)點(diǎn)和關(guān)鍵詞對構(gòu)造共詞矩陣,為了獲得相似度矩陣,通過使用落合因子Ochiai來確定相似度,使得兩個(gè)關(guān)鍵字之間的距離越近,得到的數(shù)值就越大,相似度越好。歐幾里德距離是二維空間中的兩個(gè)點(diǎn)之間的直線距離的最直觀測量方法。使用SPSS聚類分析軟件求出共詞矩陣的歐式距離,距離越大,差異越大,距離越小,相似性越高。為更好的分析共詞矩陣的聚類情況,對共詞矩陣進(jìn)行了R型聚類和Q型聚類,R型聚類不僅能夠了解變量間的親密度,而且能夠了解變量組合間的親疏遠(yuǎn)近關(guān)系,Q型聚類是根據(jù)變量信息對個(gè)... 

【文章來源】：西北民族大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：48 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

譜系圖

Q聚類

18圖 3-4.Q 型聚類結(jié)果視化人物關(guān)系視化人物關(guān)系，由節(jié)點(diǎn)（Point）和邊（Edge）組成[35-36]。將上面本文檔 People_node.txt 和邊的文本文檔 People_edge.txt 分別轉(zhuǎn)換成_node.csv 和 People_edge.csv 格式,未去除多余邊、無意義詞。對于

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3390433