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申请/专利权人:黄河勘测规划设计研究院有限公司
摘要:本发明提供了一种基于文本挖掘的黄河流域演进分析方法,包括:S1:获得黄河流域演进对应的分析样本;S2:构建出对应的知识元共现网络;S3:构建出引文耦合网络,基于所述引文耦合网络和知识元共现网络构建出知识元融合网络;S4:对构建出的不同时间切片下对应的目标知识元网络进行分析获得黄河流域的演进分析路径;S5:基于所述演进分析路径以及每个目标知识元和核心知识元在所述目标知识元网络中的共现集群获得对应的演进分析结果;用以满足黄河领域演进分析过程中各领域文献的分析准确性和即时性以及交叉性,快速准确地跟踪黄河流域在各领域的发展趋势,把握相关知识的演进规律,从而更好地为黄河流域因地制宜、分类施策提供技术支撑。
主权项:1.一种基于文本挖掘的黄河流域演进分析方法,其特征在于,包括:S1:对挖掘文本进行处理获得黄河流域演进对应的分析样本;S2:将所述分析样本中每篇文献包含的知识元进行共现配对,获得对应的共现关系,基于所述共现关系,构建出对应的知识元共现网络;S3:基于所述分析样本中每篇文献的引文路径构建出引文耦合网络,基于所述引文耦合网络和知识元共现网络构建出知识元融合网络;S4:基于所述知识元对应的网络中心性指标值构建出不同时间切片下对应的目标知识元网络,对所述目标知识元网络进行分析获得黄河流域的演进分析路径;S5:确定出每个目标知识元在所述目标知识元网络中和对应核心知识元的共现集群度,基于所述演进分析路径和所述共现集群度获得对应的演进分析结果;其中,S4:基于所述知识元对应的网络中心性指标值构建出不同时间切片下对应的目标知识元网络,对所述目标知识元网络进行分析获得黄河流域的演进分析路径,包括:基于预设的中心性网络测量指标,确定出不同时间切片下所述知识元融合网络的微观层面网络特征;基于所述微观层面网络特征对知识元集合进行筛选,获得不同时间切片下对应的目标知识元;基于所有目标知识元和所述知识元融合网络中所述目标知识元之间的连接关系,构建出不同时间切片下对应的目标知识元网络;对所述目标知识元网络进行分析,获得黄河流域的演进分析路径。
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