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题名基于小世界模型的复合关键词提取方法研究
被引量：14
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作者
马力
焦李成
白琳
周雅夫
董洛兵
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机构
西安电子科技大学智能信息处理研究所
西安邮电学院信息中心
西安电子科技大学图书馆
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2009年第3期121-128,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60803162)
陕西省自然科学基金资助项目(SJ08-ZT15)
陕西省教育厅科研计划资助项目(08JK245)
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文摘
该文提出了一种新的基于小世界网络特性的关键词提取算法。首先,利用K最邻近耦合图构成方式,将文档表示成为词语网络。引入词语聚类系数变化量和平均最短路径变化量来度量词语的重要性,选择重要性大的词语组成候选关键词集。利用侯选关键词集词语位置关系和汉语词性搭配关系,提取出复合关键词。实验结果表明该方法是可行和有效的,获取复合关键词比一般关键词所表达的含义更便于人们对文本的理解。
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关键词
计算机应用
中文信息处理
小世界网络
词语网络
平均最短路径变化量
聚类系数变化量
复合关键词
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Keywords
computer application
Chinese information processing
small world network
term network graph
average shortest path length increment
average clustering coefficient increment
compound keywords
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于图结构特征分析的Top-k结构洞发现算法
被引量：2
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作者
朱江
包崇明
王崇云
周丽华
孔兵
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机构
云南大学信息学院
云南大学软件学院
云南大学生态学与环境学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期94-101,108,共9页
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基金
国家自然科学基金(61762090,31760152)
云南省教育厅科学研究基金(2019J0005)。
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文摘
结构洞通常指社交网络中处于信息扩散关键位置的节点,此类节点对社交网络舆情控制、影响力分析、信息传播等具有重要作用。为快速准确地找到社交网络中的结构洞,提出一种基于图最短路径增量的Top-k结构洞发现算法。通过计算并分析节点的图最短路径增量、连通分量个数和节点方差确定其结构洞属性值,并依据该属性值对节点进行排序,从而发现Top-k结构洞。同时,结合中介中心性算法进行节点的过滤与筛选,大幅降低算法的时间复杂度。在真实网络和不同规模LFR人工合成网络上的实验结果表明,与经典结构洞发现算法相比,该算法具有更高的结构洞检测效率。
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关键词
结构洞
图最短路径增量
中介中心性
信息扩散
复杂网络
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Keywords
structure hole
shortest path increment of graph(spig)
Betweenness Centrality(BC)
information diffusion
complex network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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