基于复杂网络的文本关键词提取算法研究

发布时间：2018-05-04 13:42

  本文选题：复杂网络 + 关键词提取　； 参考：《计算机应用研究》2016年02期

【摘要】：将复杂网络理论应用于文本挖掘技术,构造基于词汇共现性关系的词汇概念复杂网络,对文本词汇的重要性指标进行计算分析,挖掘文本中主题的关键词。在计算词汇重要性指标时,综合考虑目标词汇的频率以及其相邻节点的贡献度。通过实验对比,证实了该网络节点评价指标与基于加权度和加权集聚系数的综合指标相比具有优越性。此外,通过复杂网络社区合并的手段,发现了关键节点之间的网络拓扑关系,即核心网络。通过分析核心网络,可以获得关键词和文本主题的对应关系,为进一步的文本分析提供有效的理论基础。
[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.
【作者单位】： 上海交通大学安泰经济与管理学院;
【分类号】：TP391.1

【参考文献】

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【共引文献】

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