本文選題：的差別　切入點(diǎn)：提出共現(xiàn)頻率計(jì)算時(shí)應(yīng)對(duì)主要主題詞進(jìn)行加權(quán)計(jì)算(WKWA)。唐曉波和肖璐[]指出自標(biāo)引的關(guān)鍵詞不能全面描述論文的主題內(nèi)容　出處：《電子科技》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于關(guān)鍵詞的共詞分析方法是利用關(guān)鍵詞在文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻次高低來確定該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)的方法。傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵詞的共詞分析方法只是簡單的統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的絕對(duì)次數(shù),忽略了關(guān)鍵詞以及文獻(xiàn)的內(nèi)在特性以及關(guān)鍵詞在概念上的重復(fù)性,造成結(jié)果的不準(zhǔn)確性。文中提出了一種融合關(guān)鍵詞加權(quán)模型(WK Co-word Model)和同義關(guān)鍵詞合并模型(CSK Co-word Model)的共詞分析法,該方法根據(jù)關(guān)鍵詞自身的特征以及關(guān)鍵詞所在載體文獻(xiàn)的特征對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行加權(quán)處理,同時(shí)以同義詞詞林為基礎(chǔ),計(jì)算關(guān)鍵詞之間的詞語相似度,合并同義關(guān)鍵詞。該方法既強(qiáng)調(diào)了關(guān)鍵詞之間權(quán)重的不同,又消除了同義詞對(duì)結(jié)果準(zhǔn)確性造成的影響。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法提高了共詞分析的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:The coterm analysis method based on keywords is a method to determine the research hotspot in this field by using the frequency of keywords appearing in the literature. The traditional cowords analysis method based on keywords is only a simple statistical method of absolute number of keywords appearing. Ignoring the key words and the intrinsic characteristics of the literature, and the conceptual repeatability of the keywords, In this paper, we present a coterm analysis method which combines the weighted keyword model (WK Co-word Model) and the synonymous keyword combination model (CSK Co-word Model). In this method, the keywords are weighted according to their own characteristics and the characteristics of the documents where the keywords are located. At the same time, the similarity between the keywords is calculated on the basis of the synonym forest. The method not only emphasizes the weight difference among keywords, but also eliminates the influence of synonyms on the accuracy of the results. The simulation results show that the method improves the accuracy of coterm analysis.
【作者單位】： 上海理工大學(xué)光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61170277) 上海市教委科研創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(02120557)
【分類號(hào)】：TP391.1;G252.7

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本文編號(hào)：1595170