基于语义加权的引文网络社区划分研究

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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。（剩余10985字）

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