基于语义加权的引文网络社区划分研究

摘要：

为提高引文网络社区划分的准确性,以文档之间的语义关系以及引文之间的引用关系为基础,结合词汇在文档中的位置关系等信息,构建基于词汇语义加权的引文网络.通过GloVe模型对词汇向量化以充分利用词汇语义信息,结合WMD模型度量文献之间的相似度,把文档相似度的计算转变为在约束条件下求线性规划最优解的问题,结合文本的内容及结构特征对网络中的边进行赋权,以Louvain社区发现算法对加权后的引文网络进行社区划分,并对划分后的社区进行分析与检验,实验证明GloVe-WMD模型可提高引文网络社区划分的准确度.

关键词：引文网络、语义加权、社区划分、文本挖掘、自然语言处理、词嵌入

分类号：G254.91(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：本文系国家社会科学基金项目"国家战略性新兴产业政策对关键核心技术创新影响机制与路径研究"项目编号:19BGL038

在线出版日期：2021-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：50-56