基于共现与关联挖掘的人物关系图谱研究与实现

发布时间：2021-09-08 08:04

　　现代人们的生活节奏越来越快,很难抽出一大部分的时间阅读文章,论文提供了一些方法,可以快速的了解一篇文章中的人物及人物间的关系,根据获得的数据,用数据说明该人物在整篇文章中的主次,构成的人物关系图可以展示该人物的人际关系圈,辅助读者在阅读全文前理清和掌握人物之间的亲疏远近联系,极大地节省了阅读时间。论文选取《白鹿原》作为研究对象,运用共现分析与关联规则挖掘的方法对研究对象进行重点研究。论文使用Python语言编写程序,通过共现分析将文本中的人名节点提取出来,并赋予权重大小;同时提取语料中的两节点之间的边的权重大小。根据提取的节点和关键词对构造共词矩阵,为了获得相似度矩阵,通过使用落合因子Ochiai来确定相似度,使得两个关键字之间的距离越近,得到的数值就越大,相似度越好。欧几里德距离是二维空间中的两个点之间的直线距离的最直观测量方法。使用SPSS聚类分析软件求出共词矩阵的欧式距离,距离越大,差异越大,距离越小,相似性越高。为更好的分析共词矩阵的聚类情况,对共词矩阵进行了R型聚类和Q型聚类,R型聚类不仅能够了解变量间的亲密度,而且能够了解变量组合间的亲疏远近关系,Q型聚类是根据变量信息对个... 

【文章来源】：西北民族大学甘肃省

【文章页数】：48 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

谱系图

Q聚类

18图 3-4.Q 型聚类结果视化人物关系视化人物关系，由节点（Point）和边（Edge）组成[35-36]。将上面本文档 People_node.txt 和边的文本文档 People_edge.txt 分别转换成_node.csv 和 People_edge.csv 格式,未去除多余边、无意义词。对于

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于共词分析的我国双创政策关注热点研究[J]. 陈雪琳,鲁若愚.  电子科技大学学报(社科版). 2019(02)
[2]共词分析中术语收集阶段的若干问题研究[J]. 傅柱,王曰芬.  情报学报. 2016 (07)
[3]国外近十年深度学习的研究现状与发展趋势——基于引文分析及共词矩阵的知识图谱分析[J]. 张思琦,张文兰,李宝.  远程教育杂志. 2016(02)
[4]基于词共现矩阵的项目关键词词库和关键词语义网络[J]. 王庆,陈泽亚,郭静,陈晰,王晶华.  计算机应用. 2015(06)
[5]国内外共词分析法的研究现状[J]. 王红.  农业图书情报学刊. 2015(01)
[6]用共关键词网络揭示领域知识结构的实验研究[J]. 叶鹰,张力,赵星,Ronald Rousseau.  情报学报. 2012 (12)
[7]国内外共词分析研究综述[J]. 李颖,贾二鹏,马力.  新世纪图书馆. 2012(01)
[8]共词分析法的基本原理及EXCEL实现[J]. 储节旺,郭春侠.  情报科学. 2011(06)
[9]国内知识图谱研究的可视化分析[J]. 魏瑞斌.  图书情报工作. 2011(08)
[10]基于共词知识图谱的人文学科研究热点可视化的实证研究[J]. 秦长江.  图书馆理论与实践. 2010(12)

硕士论文
[1]基于深度学习的中文微博人物关系图谱的研究与实现[D]. 王超.武汉邮电科学研究院 2018
[2]基于优化TF-IDF与词共现的微博热点话题发现研究[D]. 罗丽娟.南昌大学 2017
[3]文物知识图谱构建与检索关键技术研究与实现[D]. 林炀平.浙江大学 2017
[4]基于知识图谱构建人物关系的设计与实现[D]. 冯元为.重庆大学 2016
[5]微博词共现分析与意见领袖识别研究[D]. 兰天.福建师范大学 2016
[6]基于频繁词集词共现网络的短文本聚类方法[D]. 李伟.北京交通大学 2016
[7]基于词共现模型的微博热点话题发现方法研究[D]. 曹龙.中国地质大学(北京) 2015
[8]基于话单挖掘的可视化人物关系分析系统的设计与实现[D]. 许婷.哈尔滨工业大学 2014
[9]基于多词共现与互信息的文本自动摘要技术研究[D]. 刘星含.河南科技大学 2014
[10]基于维基链接共现的短语消歧[D]. 蔡智源.上海交通大学 2014



本文编号：3390433