基于文本复杂网络的内容结构特征分析
复杂网络的结构特性与功能研究
复杂网络的结构特性与功能研究摘要：随着社会的不断发展，现代网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
复杂网络的研究成为了近年来计算机科学领域的热门话题之一。
本文将介绍复杂网络的结构特性和功能，并探讨这些特性和功能对网络的重要性。
一、引言近年来，复杂网络的研究吸引了广泛的关注，因为它们可以用来模拟和研究各种复杂系统，如社交网络、互联网、生物网络等等。
复杂网络的结构特性和功能不仅仅是理论上的研究，还可以应用到实际问题解决中。
二、复杂网络的结构特性1. 小世界效应复杂网络的小世界效应是指网络中的节点之间通过少量的跳数就能够相互连接。
研究表明，大多数真实世界的复杂网络具有小世界结构，这使得信息传播和交流更加高效。
2. 无标度特性复杂网络的无标度特性是指节点的度分布呈幂律分布，即少数节点连接了大多数的节点。
这使得复杂网络具有高度的鲁棒性和容错性，即使部分节点受到攻击或故障，网络仍然能够正常运行。
3. 社区结构复杂网络中常常存在着明显的社区结构，即节点之间存在着紧密的社交、聚集关系。
研究发现，社区结构在网络中起着重要的作用，它对于网络的功能和演化有着深远的影响。
三、复杂网络的功能1. 信息传播复杂网络的结构特性决定了其在信息传播方面的特殊性。
通过研究复杂网络的结构特征，可以预测信息传播的速度和范围。
这对于社交媒体、广告宣传等领域具有重要的指导作用。
2. 分析和预测复杂网络的结构特性可以用来分析和预测网络中的各种现象。
例如，可以利用网络的结构特征来预测疾病的传播路径，提高公共卫生系统的效率。
3. 纠错和优化复杂网络的鲁棒性和容错性使得它们在纠错和优化方面具有重要的应用价值。
通过研究网络的结构特性，可以找到关键节点并进行优化和保护，提高网络的性能和稳定性。
四、复杂网络的研究方法和应用复杂网络的研究方法包括数学建模、计算模拟和实验观测等多种手段。
研究人员可以通过实验证据收集、网络数据挖掘和社交网络分析等方法来获得网络的结构和功能信息。
网络谣言的文本结构与表达特征——基于腾讯大数据筛选鉴定的6000+谣言文本的分析
网络谣言的文本结构与表达特征——基于腾讯大数据筛选鉴定的6000+谣言文本的分析网络谣言的文本结构与表达特征——基于腾讯大数据筛选鉴定的6000+谣言文本的分析一、引言网络谣言作为当下社会中的严重问题之一，已经对人们的生活、社交关系和信息传播产生了巨大的影响。
为了更好地理解和应对网络谣言的传播特点和表达方式，本文基于腾讯大数据筛选鉴定的6000+谣言文本进行了深入分析。
通过研究网络谣言的文本结构和表达特征，可以为谣言的检测、防范和应对提供重要的理论和实证依据。
二、腾讯大数据筛选鉴定的网络谣言数据概况本文选取了腾讯大数据筛选鉴定的6000+谣言文本作为研究对象。
这些谣言文本涵盖了多个领域的谣言信息，包括食品安全、医疗健康、社会事件等。
通过对这些文本的整理和筛选，我们可以更加全面地了解网络谣言的传播情况和特点。
三、网络谣言的文本结构分析在网络谣言的文本结构分析中，我们主要关注以下几个方面： 1. 标题与开头：网络谣言常常通过吸引人的标题和夸张的开头来引起人们的兴趣和阅读欲望。
2. 内容构成：网络谣言的内容通常包含事实描述、事件发生原因、影响后果和涉及人物等元素。
这些元素的混合使用和组织方式使得谣言看起来似乎具有一定的真实性和逻辑性。
3. 证据引用：网络谣言为了增强信服力，常常会提供一些看似可信的证据，如图片、视频、新闻报道等。
然而，这些证据往往是伪造的或断章取义的，用以支持谣言的说法。
4. 结语和呼吁：网络谣言通常以一种呼吁或建议的方式结尾，鼓励读者转发、分享或采取某种行动。
这种结语和呼吁的方式往往能够激发读者的情感和行动。
四、网络谣言的表达特征分析在网络谣言的表达特征分析中，我们主要关注以下几个方面： 1. 内容感染力：网络谣言的表达方式常常具有强烈的感染力，通过使用情感化的语言、图片或视频来引起读者的共鸣和情绪反应。
2. 信息编排：网络谣言的文本表达通常包含精心编排的语言用词和句式，以达到更好的传播效果。
网络文本特征研析
网络文本特征研析作者：朱梦余昆鹏来源：《新闻世界》2012年第04期【摘要】随着互联网技术的提升和运用的延伸，网络文本发展迅速。
本文对网络传播过程中网络文本的特征进行研析，发现文字类网络文本带有文本话语的自恋情结，声频类网络文本注重心绪转换的认知效用，视频类网络文本内容草根、满足马斯洛需求理论、兼带对传统文化的戏谑解构。
【关键词】网络传播网络文本文本特征网络文本是指互联网用户生产、发布的内容，它以互联网为媒介传输，具体是指在互联网虚拟空间里写作、传输、阅读和评论的并能形成双向交流的文本。
它包括了不同的体裁、形式和表现方式，包含了多种形式的文本内容，具有日常性、随意性和娱乐性。
一、通过文字图片传播的网络文本——以凡客体为例2010年7月，中国作家韩寒和演员王珞丹担任凡客诚品（VANCL）形象代言人，各种不同形式的广告也开始出现在公众的眼帘。
简单的人物、抠图无背景加上同样的广告词模式，电子商务服装品牌凡客诚品（Vancl）广告引起了新一轮的PS狂潮，后被称为“凡客体”。
正因为网络文本简单、直接、有细节，凡客广告和凡客体真实地传达出广告创作者和公司传播者所处的语境以及由此产生的社会心理，并借由铺天盖地的网络宣传进而影响到广告用户的知识、心理和行为规范系统。
1、网络文本话语的自恋情结“麦克卢汉认为：因为一切媒介都是人的延伸，他们对人及其环境产生了极其深刻而持久的影响，这样的延伸器官、感官或曰功能的强大与放大。
无论什么时候发生这样的延伸，中枢神经系统似乎都要在受到影响的区域实行自我保护的麻醉机制，把它隔绝起来使它麻醉。
我把这种独特的自我催眠形式叫做自恋式麻木（narcisusnarcosis）。
”①凡客体固定的诗歌样式的文字通篇使用短句，整个广告词节奏非常的明快。
这些自始至终使用的陈述句在用词上极为纯朴，几乎不见形容词的踪影，这样简洁朴素的表达与广告整体的风格十分切合。
这些“凡客体”经过网民的ps改造后，或幽默风趣、或冷嘲热讽、但也不乏温馨感人，真正完成了易懂易记、深入人心并将自己怡情其中的效果。
KEK基于k-truss的短文本关键词提取方法
收稿日期：２０２０ ０４ ２５；修回日期：２０２０ ０６ ０９ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１８７２１８６）；信息系统工程重点实验室开放基金资助项目（０５２０１９０１） 作者简介：杨朝举（１９９６ ），男，河南平顶山人，硕士研究生，主要研究方向为数据挖掘；葛唯益（１９８５ ），男，江苏如东人，高级工程师，博士，主要研究方向为知识图谱、自然语言处理；王羽（１９８９ ），男，江苏扬州人，工程师，硕士，主要研究方向为自然语言处理；徐建（１９７９ ），男（通信作者），江苏江阴人，教授，硕导，博士，主要研究方向为数据挖掘、知识图谱（ｄｏｌｐｈｉｎ．ｘｕ＠ｍａｉｌ．ｎｊｕｓｔ．ｅｄｕ．ｃｎ）．ＫＥＫ：基于ｋ ｔｒｕｓｓ的短文本关键词提取方法杨朝举１，葛唯益２，王 羽２，徐 建１（１．南京理工大学计算机科学与工程学院，南京２１００９４；２．中国电子科技集团公司第二十八研究所信息系统工程重点实验室，南京２１０００７）摘 要：关键词提取在众多文本挖掘任务中扮演着重要的角色，其提取效果直接影响了文本挖掘任务的质量。
以文本为研究对象，提出了一种基于ｋ ｔｒｕｓｓ图分解的关键词提取方法，名为ＫＥＫ（ｋｅｙｗｏｒｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｋｔｒｕｓｓ）。
该方法首先借助空间向量模型理论，以文本中的词为节点，通过词语之间的共现关系来构建文本图，接着利用ｋｔｒｕｓｓ图分解技术来获取文本语义特征，并结合词频、单词位置特征、复杂网络特征等构造无参评分函数，最终根据评分结果来提取关键词。
通过在基准数据集上进行实验验证，结果表明ＫＥＫ算法在提取短文本关键词上的Ｆ１值性能指标优于其他基于文本图的关键词提取方法。
关键词：文本挖掘；图分解；关键词提取中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１ ３６９５（２０２１）０４ ０１１ １０２２ ０５ｄｏｉ：１０．１９７３４／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ ３６９５．２０２０．０４．０１１４ＫＥＫ：ｓｈｏｒｔｔｅｘｔｋｅｙｗｏｒｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｋ ｔｒｕｓｓＹａｎｇＣｈａｏｊｕ１，ＧｅＷｅｉｙｉ２，ＷａｎｇＹｕ２，ＸｕＪｉａｎ１（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９４，Ｃｈｉｎａ；２．Ｓｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，ｔｈｅ２８ｔｈＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣＥＴＣ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｋｅｙｗｏｒｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｐｌａｙｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｔｅｘｔｍｉｎｉｎｇｔａｓｋｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｉｍｅｄａｔｐｒｏｐｏｓｉｎｇａｋｅｙｗｏｒｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｋ ｔｒｕｓｓｇｒａｐｈｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｆｏｒｓｈｏｒｔｔｅｘｔｓ，ｎａｍｅｄＫＥＫ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄａｐｐｌｉｅｄｔｈｅｓｐａｃｅｖｅｃｔｏｒｍｏｄｅｌｔｏｐｒｅｓｅｎｔｅａｃｈｗｏｒｄｉｎｔｈｅｔｅｘｔ，ａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄａｔｅｘｔｇｒａｐｈｂｙｔａｋｉｎｇｗｏｒｄｓａｓｎｏｄｅｓａｎｄｔｈｅｃｏ ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅ ｔｗｅｅｎｗｏｒｄｓａｓｅｄｇｅｓ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｕｓｅｄｋ ｔｒｕｓｓｇｒａｐｈｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｓｅｍａｎｔｉｃｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｔｅｘｔ，ａｎｄｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｗｏｒｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ｗｏｒｄｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｆｅａｔｕｒｅｔｏｄｅｓｉｇｎａｐａｒａｍｅｔｅｒｌｅｓｓｓｃｏｒｉｎｇｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔｅｘｔｒａｃｔｅｄｋｅｙｗｏｒｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｃｏｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｏｎｒｅａｌｄａｔａｓｅｔｓｓｈｏｗｔｈａｔＫＥＫｐｅｒｆｏｒｍｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｏｔｈｅｒｇｒａｐｈ ｂａｓｅｄｋｅｙｗｏｒｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｉｎｔｅｒｍｓｏｆＦ１ｓｃｏｒｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｅｘｔｍｉｎｉｎｇ；ｇｒａｐｈｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ；ｋｅｙｗｏｒｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ０ 引言关键词提取是使用一个词或多个词来作为一篇文档内容的高度总结，提取出来的关键词可以用做信息检索也可以应用于自动摘要、文本分类、文本聚类、主题获取等众多自然语言处理任务中去。
网络分析：探索和理解复杂网络的结构和行为
网络分析：探索和理解复杂网络的结构和行为"网络如此之复杂，仿佛是一张错综复杂的蜘蛛网。
我们如何理解和探索这些复杂网络的结构和行为呢？网络分析就是我们的绳索和放大镜。
让我们一起来了解网络分析的概念、方法和应用吧！"网络在现代社会中无处不在，它连接了人与人，企业与企业，甚至是机器与机器。
不仅仅是互联网，我们生活中的各个方面都有着网络的存在。
这些网络承载着巨大的信息和互动，它们的结构和行为有时候又如此复杂和难以理解。
面对这样的复杂性，人们需要一种方法来解析和理解网络的结构和行为，这就是网络分析。
什么是网络分析？网络分析是一种通过数量化和视觉化网络中的关系、结构和特征的方法，以探索和理解网络的功能和行为。
它基于数学、统计学和计算机科学等多个学科，旨在揭示网络中的隐藏模式和规律。
在网络分析中，重点研究的对象是节点（节点可以是人、企业、网页等）和边（边表示节点之间的连接关系）。
通过分析节点之间的连接关系和属性，我们可以揭示出网络的结构和行为。
例如，我们可以通过分析社交网络中的节点连接模式来了解人际关系的特征；通过分析链路网络中的节点之间的传播过程来研究信息传播的规律。
网络分析的方法和工具要进行网络分析，我们需要使用一些方法和工具来处理和解读网络数据。
下面是一些常用的网络分析方法和工具：1. 数据收集和预处理网络分析的第一步是收集网络数据。
网络数据可以是社交媒体的用户关系、互联网页面之间的超链接、物流网络中的货物流动等等。
一旦收集到数据，我们需要对其进行预处理，例如去除噪声、处理缺失值和异常值等，以确保数据的质量和可用性。
2. 可视化可视化是网络分析中的重要工具，通过可视化可以将复杂的网络结构转化为直观的图形展示。
通过节点和边的位置、大小、颜色等属性，我们可以更好地理解网络的拓扑结构和连接关系。
常见的网络可视化工具包括Gephi、Cytoscape等。
3. 社区发现网络中的社区是节点的集合，这些节点之间的连接更加密集，而与其他社区之间的连接相对稀疏。
基于复杂网络的中文微博网络结构研究
1 微博关系复杂网络的构建
在 2017 年 6 月时以第一作者的微博账号作为种 子，先获取了所有第一作者关注的用户的数据，再获 得了这些用户所关注的用户的数据，从而对微博网络 进行了三层的广度优先遍历。这里的用户数据包括 用户的微博条数、获得别人点赞的个数、用户关注的 人和关注用户的人，数据包含 2.6 万名用户，461 万 条关注连接。
（College of Computer Science and Engineering, Dalian Minzu University, Dalian, Liaoning 116605, China）
Abstract： For discussing complex network characteristics, the micro-blog user's follower relationship was used to build the micro-blog relationship complex network and the micro-blog follower relationship model by crawling and cleaning the Sina micro-blog data. Based on the theory and the analysis method of complex network, in this paper the micro-blog network characteristics were studied, the small-world and the scale-free characteristics of users' follower network was discussed. The research results show that the degree distribution of micro-blog follower network follows the power-law distribution. Comparing with low in-degree nodes, nodes with higher in-degree were more likely to be concerned, which makes the network enhance the overall scale-free property. Key words：micro-blog；relationship networks；small-world networks；scale-free networks；clustering coefficient
复杂网络结构的分析与模拟研究
复杂网络结构的分析与模拟研究在当今数字时代，互联网的兴起已经使网络成为了人们生活中必不可少的一部分。
然而，网络并不仅仅指互联网，还包括许多其他形式的网络，如社交网络、交通网络、物流网络等。
这些网络结构广泛存在于各个领域，通过对复杂网络结构的分析与模拟研究，可以帮助我们理解网络的本质、发现规律，并且为实际应用提供指导。
一、网络结构的分析网络结构的分析是研究复杂网络的基础。
通过对网络的拓扑结构、节点连接方式以及网络中的度分布等特征进行定量和定性的分析，可以揭示网络内部的规律和特点。
1.1 网络拓扑结构分析网络的拓扑结构指的是网络中各节点之间的连接方式和关系。
常见的网络拓扑结构包括星型网络、随机网络、小世界网络和无标度网络等。
通过分析网络的拓扑结构，可以了解网络的整体形态和结构特点。
1.2 节点度分布分析节点度分布是指网络中各节点的连接数分布情况。
对于随机网络，节点度分布一般近似呈现泊松分布；而对于无标度网络，节点度分布则呈现幂律分布。
通过节点度分布的分析，可以揭示网络中的关键节点和脆弱性，为网络的优化和改进提供依据。
二、网络模拟的方法网络模拟是通过计算机仿真的方法，对真实网络或者人工构建的网络进行模拟和分析。
通过模拟研究，可以深入理解网络内部的运行机制和行为规律。
2.1 静态网络模型静态网络模型是对网络结构进行一次性建模，并不考虑网络的动态演化过程。
常见的静态网络模型有随机网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型等。
通过静态网络模型，可以研究网络的拓扑结构对其功能和韧性的影响。
2.2 动态网络模型动态网络模型考虑网络结构的动态演化过程，可以更好地模拟现实网络的演化和变化。
例如，人类社交网络可以通过动态网络模型来模拟人与人之间的社交关系是如何形成和发展的。
三、复杂网络模拟研究的应用复杂网络模拟研究不仅仅是理论上的探索，还可以应用于实际问题的解决和优化。
以下是复杂网络模拟研究的一些典型应用领域。
3.1 社交网络分析社交网络分析是对人与人之间社交关系的研究和分析。
网络科学中的复杂网络分析
网络科学中的复杂网络分析网络科学是一个涉及复杂的系统研究领域，复杂网络是这个领域中的重要概念。
复杂网络不仅在自然界和人类社会中广泛存在，也在人工设计的计算机网络中应用广泛。
因此，分析复杂网络的结构和行为具有重要的理论和实践意义。
网络分析是一种理论和方法学，用于研究网络中存在的结构和关系模式，进一步研究网络中不同部分之间的联系和交互。
复杂网络复杂网络是由大量节点和连接组成的网络系统，节点代表网络中的单个实体，连接代表节点之间的关系。
复杂网络具有结构复杂、动态变化、自适应和自组织等特点。
在现实生活和科学研究中，我们可以找到很多应用复杂网络的场景。
例如，社交网络、生物网络、物理网络和工程网络等。
在这些复杂网络中，我们可以研究它们的拓扑结构、时空演化、信息传播以及网络的鲁棒性和稳定性等属性。
网络分析网络分析是通过系统性、数据驱动的方法来研究网络的结构和行为，并发挥重要的理论和实践作用。
网络分析包括四个方面:网络拓扑分析、动力学模拟、信息传播和社会网络分析。
网络拓扑分析网络分析中的拓扑分析主要针对网络中节点之间的连接，通过图论理论分析网络的拓扑结构，从而更好地理解和描述网络的属性。
分析网络拓扑结构的主要目的是寻找网络的节点和连接的特征，例如网络中哪些节点之间有更多的连接、哪些节点具有重要的地位、网络的密度和聚集程度等。
动力学模拟动力学模拟是研究网络系统的动态行为以及这些行为所带来的全局影响的方法。
它涉及到复杂的微观和宏观的过程，并且在实践中被广泛地应用于模拟和预测网络中的信息传播、疾病扩散、地震和金融风险等动态过程。
信息传播通过网络传递信息是最引人注目的网络现象之一。
在社交网络中，我们可以了解量化的信息传播过程，例如通过推特传达意见和思想等。
在应用方面，通过研究和控制信息传播过程，可以帮助企业获得更好的市场营销效果、控制政策和项目达成更好的目标，以及预测和响应突发事件等。
社会网络分析社交网络是由个人和组织创建的，可识别且定义的网络结构，社交网络分析通过解释和研究交际能力和行为模式，并利用与此有关的概念和理论来帮助我们了解和解释社交网络中的现象。
复杂网络中的网络结构分析技术研究
复杂网络中的网络结构分析技术研究随着大数据和人工智能的快速发展，网络技术越来越重要。
而复杂网络正是网络技术中的一个重要领域。
复杂网络由大量的节点和链接组成，表现出非线性动力学特征和系统性质，涉及诸如社交网络、生物网络、交通网络、电力网络等众多领域。
在复杂网络中，研究网络结构是一项重要的任务。
网络结构研究主要针对复杂网络的节点、链接、连接方式、拓扑特征等方面展开。
网络结构研究可以帮助我们理解复杂网络的运行机制、优化网络性能、预测网络行为以及设计高效的网络算法。
一、网络结构分析技术简介网络结构分析技术是指利用图论和计算机科学方法，对复杂网络进行分析和探测，寻找网络结构中的隐藏规律和特征。
网络结构分析技术主要包括以下几个方面。
1. 图论图论是计算机科学中用于研究网络结构的一种数学工具。
它通过节点和链接的数学模型来描述网络结构。
使用图论技术，可以描述复杂网络的拓扑结构、运行状态、节点度数和连通性等特征。
2. 社区挖掘社区挖掘是一种用于分析网络结构的方法，它将网络划分成多个不同的社区，从而揭示出网络中的集群结构和节点特征。
社区挖掘技术常被应用于社交网络、生物网络和交通网络等领域，以发现社会关系、生物分子关系和城市交通模式等隐藏的结构。
3. 中心性分析中心性分析是一种用于测量网络中节点重要性的技术。
通过中心性分析，可以确定网络中最重要的节点，从而帮助我们提高网络性能和预测网络行为。
中心性分析技术通常使用节点度中心性、介数中心性和接近中心性等指标来衡量网络节点的重要性。
二、网络结构分析技术的研究进展网络结构分析技术的研究一直是网络科学领域的热点问题。
在这个领域里，研究者根据不同的学科背景和研究目标，提出了各种各样的网络结构分析技术。
下面将介绍其中几个代表性技术。
1. 复合网络理论复合网络是指由多个不同类型、不同结构和不同尺度的网络组成的网络。
复合网络理论是一种用于研究复杂网络结构的领先技术。
复合网络理论通过对组成复合网络的子网络进行分析，揭示复合网络中的特殊结构和社区结构。
复杂网络结构与功能研究
复杂网络结构与功能研究第一章：引言复杂网络结构与功能研究是当前网络科学领域的热点研究方向之一。
随着互联网的快速发展和扩展，我们已经进入了一个高度互联、密集复杂的网络时代。
理解网络的结构和功能对于优化网络设计、改善网络性能以及预测网络行为具有重要意义。
本文将重点介绍复杂网络结构的特点和功能研究的方法。
第二章：复杂网络结构的特点1.节点度分布节点度分布是复杂网络中节点与连接数之间的关系。
例如，有些节点在网络中连接非常多，而大部分节点连接较少。
这种不均衡的连接分布是复杂网络结构的特点之一。
通过研究节点度分布，我们可以了解网络中重要节点的特征和功能。
2.聚类系数聚类系数衡量了网络中节点之间的紧密程度。
在复杂网络中，大部分节点倾向于聚集在一起，形成高度聚类的结构。
这种聚类结构有助于信息传递和网络的稳定性。
3.小世界效应小世界效应是指具有较短平均路径和较高聚类系数的网络特性。
复杂网络中的大部分节点可以通过较少的步骤相互到达，这种快速传播的特点使得复杂网络在信息传递和互连方面具有优势。
第三章：复杂网络功能的研究方法1.扩散模型扩散模型可以模拟信息或疾病在复杂网络中的传播过程。
通过研究扩散模型，可以揭示网络中的关键节点和传播路径，进一步了解复杂网络的功能。
2.动力学模型动力学模型是通过数学方程描述节点状态随时间变化的过程。
通过研究动力学模型可以预测复杂网络的稳定性、韧性和演化过程等。
例如，研究节点的振荡或者失活状态，可以进一步研究复杂网络的同步现象。
3.复杂网络算法复杂网络算法是研究网络结构和功能的重要工具。
常用的算法包括最短路径算法、聚类算法、社团发现算法等。
通过运用这些算法，可以揭示网络的特定结构和功能模块。
第四章：复杂网络结构与功能的关系研究1. 经济网络经济网络是研究复杂网络结构与功能关系的重要领域之一。
通过分析公司间的合作关系和交易网络，可以了解企业之间的竞争与合作、市场的稳定性和风险传播等问题。
2. 社交网络社交网络研究了人与人之间的关系网络。
复杂网络的结构分析和研究方法
复杂网络的结构分析和研究方法随着互联网和社交媒体的飞速发展，复杂网络已经成为研究的一个热点话题。
复杂网络的结构分析和研究方法也越来越受到重视。
本文将介绍复杂网络的结构特征、常用的分析方法以及其在不同领域的应用。
一、复杂网络的结构特征复杂网络是由大量节点和边组成的网络，节点和边之间的联系不仅仅是简单的二元关系，还可能包含权重、方向和时序等信息。
复杂网络有以下几个典型的结构特征：1.小世界结构：复杂网络中节点之间的距离很短，一般不超过6个节点。
这种结构类似于“六度分隔”理论，可以用于解释信息传播和社交网络中的熟人链。
2.无标度结构：复杂网络中存在少量的高度连接的节点（称为“超级节点”），这些节点的度数呈现幂律分布，呈现出“富者愈富”的特点。
这种结构特征可以用于解释互联网和社交媒体中一些热门话题的爆发。
3.聚类结构：复杂网络中的节点往往聚集在一起，形成一个个社群或组织，这种结构特征可以用于解释互联网上的各种社交群体。
以上三个结构特征是复杂网络中最为常见的，也是最为基本的结构特征。
但是，实际应用中，复杂网络的结构往往更加复杂，需要采用各种分析方法。
二、复杂网络的分析方法1.节点中心性分析：节点中心性反映了一个节点在网络中的重要程度。
常用的节点中心性指标包括度中心性、介数中心性、接近中心性等。
度中心性是指节点的度数，即与一个节点相邻的边数。
介数中心性是指一个节点在所有节点对之间的最短路径中经过的次数。
接近中心性是指一个节点到其他节点的平均距离。
这些指标可以用来寻找网络中的重要节点，进行节点排序和划分社群等。
2.社区检测算法：社区检测算法是一种将节点划分为不同社群的方法。
其中最著名的算法是Louvain算法，该算法通过最大化每个社群的内部连接和最小化不同社群之间的连接来实现社区划分。
3.网络度分布分析：网络度分布是指在一个网络中，单个节点的度数的分布情况。
度分布可以呈现出不同的形态，如泊松分布、幂律分布等，不同类型的度分布对应了不同的网络结构特征。
复杂网络结构与介观尺度特性分析
复杂网络结构与介观尺度特性分析随着社交媒体、网络游戏等数码产品的兴起，人们参与网络的方式也越来越多样化。
与此同时，研究网络结构和特性的学者们也在不断地探索着网络的本质和规律。
复杂网络结构与介观尺度特性分析，正是其中的重要研究方向之一。
一、什么是复杂网络？复杂网络是由大量节点和边组成的图形结构，它可以用来表示各种复杂的现象和系统，如社交网络、物流网络、脑神经网络等。
研究复杂网络结构及其特性，可以帮助人们更好地理解各种复杂系统的运作原理和演化规律。
二、网络拓扑结构的分析网络拓扑结构是指网络中节点和边之间的连接情况。
对于复杂网络，单一统一的拓扑结构并不能很好地描述其真实形态，因此，学者们提出了诸如小世界网络、无标度网络、随机网络等各种新的拓扑结构模型。
其中，小世界网络的拓扑结构包含了许多短路径，这使得网络中的节点通过少量的跳数就可以相互到达，进而实现高效的信息传递。
而无标度网络则更为注重网络中节点的度数分布，其节点度数呈现出无标度特性，即部分节点的度数特别高，而大部分节点的度数较低。
这种结构特性使得无标度网络对节点攻击、故障等异常事件具有较强的鲁棒性。
随机网络则是一种拓扑结构比较简单的网络，其节点度数分布近似于泊松分布。
三、介观尺度特性的分析介观尺度特性是指在网络的中等规模下所呈现出的拓扑结构和特性。
相较于全局尺度和局部尺度，介观尺度更加适合描述网络中的群体行为和信息传递。
介观尺度常用的特性指标包括聚类系数、平均路径长度、模块度等。
聚类系数反映了网络中节点间的紧密程度，即节点的朋友中也互相是朋友的比例。
平均路径长度则是指任意两个节点之间的最短路径长度的平均值，它反映了网络中信息传递的快捷程度。
模块度则是指网络中的群体聚集程度，具有类似社区的结构。
四、复杂网络应用实例复杂网络的研究及其应用涉及到众多学科领域，现实中我们可以看到很多例子。
其中，社交网络是最显著的应用之一。
通过研究社交网络拓扑结构及其特性，可以发现网络中存在一些节点或群体的聚集现象，如团队、组织、社群和高度影响力的节点等。
复杂网络的结构特性分析
复杂网络的结构特性分析复杂网络的结构特性是网络科学中的一个基本概念，也是对网络结构进行研究的关键。
复杂网络的结构通常是由大量的节点和连接构成的，并且这些节点和连接之间可以属于不同的类型，例如，生物网络中的节点可以代表基因或蛋白质，连接可以代表基因调控或者蛋白质相互作用等。
复杂网络的结构特性不仅在自然界中广泛存在，例如，神经网络、社交网络、物流网络等，也在人工构建的网络中产生了重要的应用，例如，互联网、电力网、交通网等。
因此，对复杂网络结构的深入理解和研究，不仅可以有效地解决各种实际问题，也可以为复杂系统的设计和优化提供指导。
本文主要介绍复杂网络的结构特性，并分析其在实际应用中的重要性。
1. 节点度分布特性节点度分布是指节点的度数（即与节点相连的边数）与该度数对应的节点数量之间的关系。
复杂网络的节点度分布通常呈现出幂律分布的特性，即大部分节点的度数比较低，而存在一些度数非常高的节点。
这种幂律分布的特性被称为“小世界现象”。
小世界现象的出现是由于复杂网络的高聚集和低直径特性所导致的。
在实际应用中，节点度分布特性可以用于识别网络中的重要节点和薄弱节点，并对网络的鲁棒性进行评估。
例如，在社交网络中，高度集中的节点通常代表着社交网络中的关键人物，当这些节点移除时，整个社交网络可能发生剧烈的变化。
因此，对社交网络进行幂律分布的节点度分析，可以对社交网络中的关键人物进行鉴别。
2. 聚集和直径特性聚集特性是指复杂网络中节点之间的连接程度，即节点之间连接的密度。
直径特性是指复杂网络中最短路径的长度，即网络中两个节点之间的最短路径的长度。
在实际应用中，聚集和直径特性可以用于评估网络的效率和鲁棒性。
例如，在电力系统中，如果电力网络的聚集程度很高，则意味着电力系统容易出现故障，并对整个系统产生严重的影响。
此外，直径特性也可以用于评估网络的可达性和通信效率。
例如，在互联网中，当两个网络之间的直径长度很大时，意味着网络之间的通信需要经过很多中转站才能完成，从而导致通信效率降低。
复杂网络上的社会网络分析
复杂网络上的社会网络分析一、引言随着互联网的普及和发展，人们在网络上的交往、沟通和社交越来越频繁，因此，社会网络分析也成为了一个备受关注的领域。
而在复杂网络上进行社会网络分析，可以更加深入地了解人们在网络里的互动和社交情况，从而更好地预测和优化现实中的社会交往关系，具有非常重要的理论和实践意义。
二、复杂网络的社会网络分析方法1. 社交网络的建模社交网络是指由一组人或组织在网络上的互动关系和交往活动所形成的一种网络结构。
在构建社交网络模型时，可以采用节点间的连接矩阵和度分布来描述社交关系的特征。
通过对社交网络的拓扑结构和节点属性进行分析，可以研究社交网络的邻域结构特征和全局特征，如网络的直径、平均路径长度和聚集系数等。
2. 社交网络中的社团检测社团是指网络中密切相关的节点组成的子结构，这种结构在社交网络中表现为一些人群有着相似的兴趣、行为和观点。
社团检测算法的目标是将网络中的节点划分为若干个社团，以便更好地研究社交网络中的社交关系和互动特征。
目前，比较常用的社团检测算法包括：基于模块度的算法、基于社团核心的算法、基于层次聚类的算法等。
3. 社交网络中的关键节点分析关键节点是指网络中对全局拓扑结构和信息传递具有重要影响力的节点。
在社交网络中，关键节点具有重要的作用，如影响力传播和信息扩散等。
目前，常用的关键节点分析方法包括：度中心性、介数中心性、特征向量中心性、紧密中心性等。
三、复杂网络上的社交网络分析应用案例1. 社交网站的用户行为分析社交网站是人们进行社交活动的主要场所之一，因此，对社交网站的用户行为进行分析，可以更加深入地了解用户之间的社交关系、互动行为和兴趣偏好等信息。
例如，可以通过对社交网站上用户的点赞、评论、分享等行为进行分析，来研究用户社交行为的规律和用户偏好的演化趋势等。
2. 社交媒体的情感分析社交媒体是人们表达自我意见和感情的主要平台之一，因此，分析社交媒体中的情感表达和情感传播，可以更好地了解人们的情感状态和社交行为。
复杂网络的结构特征与应用研究
复杂网络的结构特征与应用研究在当今数字化和信息化的时代，复杂网络的研究成为了一个跨学科的热门领域，它涵盖了物理学、计算机科学、生物学、社会学等众多学科。
复杂网络的结构特征及其应用的探索，对于理解和解决许多现实世界中的问题具有重要意义。
复杂网络，简单来说，是由大量节点和节点之间的连接关系组成的系统。
这些节点可以代表各种实体，比如个人、计算机、细胞等，而连接则表示它们之间的某种关系，如社交关系、网络连接、代谢反应等。
复杂网络的结构特征多种多样，其中一些关键的特征包括度分布、聚类系数、平均路径长度等。
度分布是描述网络中节点连接数量的分布情况。
在一些网络中，如社交网络，度分布往往呈现出幂律分布的特征，即少数节点具有大量的连接，而大多数节点只有较少的连接。
这种特性被称为“无标度”特性。
这种结构使得网络对随机故障具有较强的鲁棒性，但对于针对关键节点的蓄意攻击则较为脆弱。
聚类系数衡量了网络中节点的聚集程度。
如果一个节点的邻居之间也存在较多的连接，那么该节点的聚类系数就较高。
高聚类系数意味着网络中存在着局部的密集连接区域，这在社交网络中表现为朋友圈子内的紧密互动。
平均路径长度则反映了网络中节点之间的平均距离。
在小世界网络中，尽管节点数量众多，但平均路径长度却相对较短，即任意两个节点之间通过较少的中间节点就能建立联系。
这种特性在信息传播和疾病传播等过程中具有重要影响。
复杂网络的这些结构特征在众多领域有着广泛的应用。
在互联网领域，理解网络的结构特征有助于优化网络拓扑结构，提高信息传输的效率和可靠性。
通过分析节点的度分布，可以确定关键的路由器和服务器，进行有针对性的升级和维护，以避免网络拥塞和故障。
在社交网络中，研究其结构特征对于理解信息传播、舆论形成以及社交行为具有重要意义。
例如，通过识别具有高度连接的节点（即“意见领袖”），可以更有效地传播信息或推广产品。
此外，了解社交网络的聚类系数和平均路径长度，可以预测谣言和趋势的传播范围和速度，从而采取相应的措施进行引导和管理。
复杂网络现象研究及分析方法
复杂网络现象研究及分析方法复杂网络是由大量节点和相互连接的边构成的网络系统，其结构和行为具有复杂性和非线性特征。
在各个领域中，复杂网络都广泛存在，并包含着丰富的信息和规律。
研究复杂网络现象和分析其特征可以帮助我们更好地理解和解释现实世界中的复杂系统，如社交网络、生物网络、物流网络等。
本文将介绍复杂网络现象的研究内容和分析方法。
一、复杂网络现象的研究内容1. 结构特征分析复杂网络的结构特征是指网络中节点之间连接的方式和模式。
研究网络的结构特征可以揭示网络的整体性质和发展规律。
其中最基本的结构特征是度分布，即节点连接的数量分布情况。
例如，某些网络中存在少数节点连接数非常高，而大多数节点连接数较低的现象，被称为幂律分布。
其他常见的结构特征还包括聚类系数、平均路径长度等。
2. 动力学分析复杂网络的动力学特征是指网络系统随时间演化和变化的行为。
动力学分析可以研究网络中节点的演化规律、信息传播模式和系统的稳定性等。
例如，研究在网络中引入节点或删除节点的效果，可以探究网络系统的鲁棒性和脆弱性。
此外，通过分析网络中信息传播的路径和速度，可以预测疾病传播、舆论演化等现象。
3. 同步现象研究复杂网络中的同步现象是指网络节点之间在时间上出现一致演化的现象。
同步现象广泛存在于自然界和社会系统中，如心脏的跳动、脑区的激活等。
研究同步现象可以揭示网络系统中节点之间的相互作用和调控机制。
例如，通过构建耦合节点的模型，可以发现节点之间的同步阈值和同步模式。
二、复杂网络分析方法1. 大数据处理复杂网络研究中常常涉及到大规模数据集的处理和分析。
大数据处理方法可以帮助整理和提取网络中的信息，并准确计算各种指标和特征。
例如，常用的大数据处理技术包括图算法、机器学习、数据挖掘等。
这些方法能够快速处理大量数据，并发现隐藏的规律和模式。
2. 网络建模与仿真复杂网络的建模和仿真是研究网络现象和分析方法的重要手段。
通过构建合适的数学模型和复杂网络的拓扑结构，可以模拟网络中的行为和动态过程。
基于复杂网络的文本抗毁性分析
优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第32卷--------------------------------基金项目：国家自然科学基金资助项目(61075053)；河北省教育厅青年基金资助项目(Q2012070)；邯郸市科学技术研究与发展计划资助项目(1321103077-3)；河北省教育厅基金项目(QN20131081)作者简介：申艳光(1970-)，女，河北邯郸人，教授，硕士研究生，主要研究方向为数据挖掘、隐私保护(928505331@)；王杰(1987-)，男，硕士研究生，主要研究方向为复杂网络；生龙，男，博士研究生，讲师，主要研究方向为二型模糊、复杂网络.；吴迪，女，博士研究生，副教授，主要研究方向为数据挖掘．基于复杂网络的文本抗毁性分析 *申艳光，王 杰，生 龙，吴 迪(河北工程大学 信息与电气工程学院，河北 邯郸 056038)摘 要：针对中、英文有向加权文本同现网络的抗毁性能进行研究。
首先，选取著名的外文小说《飘》的中、英文版本作为基本语料，以章节作为基本单元，构造了12个中文字有向加权文本同现网络和12个英文词有向加权文本同现网络；然后，分析了各文本同现网络基本参数的变化趋势，并且绘制了相应的分布曲线；最后，分析了各文本同现网络的抗毁性能。
实验结果表明中、英文的抗毁性能随着文章长度的增加都在逐渐降低，但中文网络的抗毁性下降的速率要比英文网络慢的多。
从侧面反应了中文字之间的连接关系和协调性相对来说比较好。
关键词：有向加权文本同现网络；抗毁性测度；连接关系；协调性 中图分类号：TP391.1 文献标志码：AText invulnerability analysis based on complex networkSHEN Yan-Guang, WANG Jie, SHENG Long, WU Di(School of Information & Electrical Engineering, Hebei University of Engineering, Handan City Hebei 056038)Abstract: This paper studied the anti-destroying ability of Chinese characters and English words text co-occurrence networks. Firstly, it selected the famous foreign novel "gone with the wind" in both Chinese and English versions as the basic corpus to structured 12 Chinese characters and 12 English words text co-occurrence networks, with the chapter as a basic unit. Secondly, it analyzed the change tendency of basic parameters in the text co-occurrence network, and drawn the corresponding changing curve. Finally, it researched the anti-damage performance of text co-occurrence networks. The experimental results show that the anti-damage performance gradually reduces with the increase of the length of the articles, but Chinese network anti-destroying ability falls speed much more slowly than English network, which reflects the connected relationship and coordination between the Chinese characters are relatively good from the side.Key Words: directed weighted text co-occurrence network; survivability measure; connected relation; coordination0 引言复杂网络理论具有严谨性，科学性和开放性等优点，被广泛应用于各个研究领域并且取得了丰硕的成果。
基于复杂网络的文本语义社区的构建
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｃｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｔ ｙ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｉ ｓ ｏ ｎ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｍｏ ｎ ｔ ｏ ｐ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｐ ｒ ｏ ｐ ｅ ｒ ｉ ｔ ｅ ｓ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ．Ｃｏ ｍ ｕ ｎ ｉ ｔ ｙ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｈ ａ ｓ ｂ ｅ — ｃ ｏ ｍｅ ａ ｆ ｕ ｎ ｄ ａ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｉ ｓ ｓ ｕ ｅ ｉ ｎ ｈｅ ｔ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ．Ｔｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ｄ ｓ ｔ Ｏ叩 ｐ ｌ ｙ ｈｅ ｔ ｈｅ ｔ ｏ ｒ ｙ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ【 ０ ｈｅ ｔ ｐ ｒ ｏ ・
第３ ２卷
第１ ０期
情
报
杂
志
２ ０ １ ３年 １ ０月
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｉ ＮＴＥＬ Ｌ Ｉ ＧＥ ＮＣ Ｅ
Ｖｏ １ ． ３ ２ Ｎｏ ． １ Ｏ ０ｃ ｔ ． ２ ０１ ３
基 于 复 杂网 络 的 文 本语 义社 区的构 建
周德志 刘怀亮 张 倩
（ 西安 电子科技大学经济管理学院 摘 要 西安 ７ １ ０ ０ ７ １ ）
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｎ ｅ ｗｏ ｔ ｒ ｋ ｓ ｔ ｅｘ ｔ ｓ ｅ ｍａ ｎｔ ｉ ｃ ｃ ｏ ｍ ｕ ｎ ｉ ｔ ｙ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅｌ ｓ ｃｔ ｅ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｔ ｙ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ
文本分类中复杂神经网络结构的重新思考
文本分类中复杂神经网络结构的重新思考摘要:近年来，许多NLP任务的神经网络模型变得越来越复杂，使得训练和调用更加困难，最近的一些论文质疑了像这种具有复杂结构的框架必要性，并发现执行良好、更简单的模型是相当有效的。
我们发现了一个情况:在对几个最近的神经模型的大规模重现性研究中，我们发现一个简单的通过适当的正则化的BiLSTM架构产生的精度和F1在四个标准基准数据集上都具有竞争力或超过了最新的水平。
令人惊讶的是，我们的简单模型能够在没有注意机制的情况下取得这些结果。
引言：神经结构的最近发展为广泛的NLP任务可以被描述为一个驱动越来越复杂的网络组件和建模技术。
令人担忧的是，这些新模型伴随着标准基准数据集上越来越小的效率改进，这让我们怀疑观察到的改进是否是“真实的”，然而，有充足的证据表明事实恰恰相反。
Melis等人(2018)报告说，标准的LSTM架构在经过适当调优后，表现得比最近的模型更好。
Vaswani et al. (2017) s等。
(2017)表明，简单的基于RNN和cnn的模型在知识图的简单问题回答方面的准确性可以与更为复杂的体系结构相媲美。
像上面引用的论文一样，我们质疑过于复杂的神经结构的必要性，重点关注文档分类的问题。
首先，我们对几个最近的神经模型进行了大规模的可重复性研究，我们发现一个简单的双向LSTM (BiLSTM)架构，加上适当的正则化会产生很好的结果。
1. 背景及相关工作在过去的几年中，深度神经网络在文档分类方面已经达到了最先进的水平。
一个流行的模型是层次注意网络(HAN)，它使用单词和句子级别的注意来对文档进行分类(Yang等，2016)。
虽然这个模型很好地抓住了在句子中建模单词序列应该与句子层次的篇章建模分开处理的直觉，但人们怀疑这样复杂的架构是否真的有必要，特别是考虑到目前可用的训练数据的规模。
已经RNN以及他的一些变种BiRNN,BiLSTM，GRU等，都很好的应用于文本分类当中。
基于文本复杂网络的内容结构特征分析
R esearch on Content Characteristics About Complex N etwork of Text
L iu H onghong An H aizhong G ao X iangyun ( Lab o f R esou rces and Environmen talM anagem en t, Ch ina U n iversity of Geoscien ces, Be ijing 100083, Ch ina) ( S chool ofH um an it ies and Econom icM anagem ent, Ch in a Un ivers ity of G eosc ien ces, Beijing 100083, Ch ina)
Abstract T o solve the p rob lem of irregu lar stru ctu re of som e texts, th is paper presents a m ethod based on th e comp lex network th eory to evaluate th e text stru ctu re. Th is m ethod u ses a node to represen t a senten ce and an edge b etw een two nodes to rep resent a common w ord of two sen ten ces, wh ich constru ct the com p lex network o f a text. Th en th e au thors ana lyze characters of text stru ctu re by topo log ical ch aracteristics of text com p lex n etwork. By bu ild ing a text comp lex n etwork based on a selected article, th e degree, th e degree of inten sity, th e shortest paths and th e weigh ting clu stering coefficien ts of th is selected art icle are calcu lated. T he resu lts show that th e stru ctu re of th e text con ten t can b e effectively evalu ated by th is proposed m ethod. M oreover, the resu lts also p rov id e mi portant referen ces to understand m ain ideas, to generate sum m aries and to filter tex t retrieval o f a given text.
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复杂 网络是 由点和边 构成的, 文本中 能够表示 完 整语义信 息的最 小单位是 句子, 因 此本文 中用节点 表 示句子, 以句子为 单位进 行文本的 结构特 征分析具 有 可靠性。边的界定原则是如果两个句子间有一个共 同 的名词则产生一 个边相 联, 否则 不产 生边。如 果在 网 络中的两个句子存在边, 即有一个公共名词, 则可能 阐 述同一主 题或者 传达同一 主题的 补充资料, 虽然两 句 话可能包 含重复 冗余的信 息, 但两 个句子 涉及的内 容 最为密切。通过两个句子之间共同名词的关系来构 建 复杂网络, 最终得出文本复杂网络。
国 内对于文 本信息 内容结构 的研究 相对不足, 仅 停留在段与段之间的关系研究以及段与句之间层 次分 析方面, 应用 的方 法 则是 潜 在语 义 分析、相 似度 分 析 等, 缺少创新性。而国外的研究, 虽然 引入新方法 研究 文本, 但是对 于文 本 结构 特 征分 析 方面 的 研究 欠 缺。 本文通 过对单个 文本进 行预处理, 构建出 文本复杂 网 络, 并利 用复杂网 络的拓 扑性质来 分析文 本内容结 构 的好坏, 同时力图 用复杂 网络的各 项拓扑 指标来提 取 文中的中心思想, 帮助读者理解文本信息。
地质 资料 信息社 会化 服务 模型 研究: 基 于复 杂网 络分 析
(项 目编 号:
X IANDA I TU SHU Q INGBAO JISHU 69
情报分析与研 究
面。王孟国通过 显 和 隐 的 分析 方法 对长 篇小 说 的文本结构问题进行系统研究 [ 1] 。何维等通过对 文本 信息之 间相似度 的计算 建立句子 的关系 图, 分析文 本 的主体句 [ 2] 。梁文婷等通过改进文本结构关系图 对文 本段与段 之 间 的 关 系 进行 研 究, 完 成 文 本 结 构 的 分 析 [ 3] 。刘军万等基于潜 在语 义的分 析技 术, 利 用层 次 分析法研究文本结构 [ 4] 。
个节点有联系的节点总数, 网络强度是与某个节点有联 系的共同名词的数量 (即是与某个节点有边联系的节点
70 现代图书情报技术
总第 201期 2011年 第 1期
的边权重之和 )。度和强度反映了某个句子与其邻接句 子的紧密关系, 能够反映文本的主题是否突出。
( 2)最短路径 最 短路径是 测量网 络结构中 距离最 常用的方 法, 路径是 由从一个 节点到 另一个节 点的不 重复边构 成, 和网络度、网络节点强度不同的是, 它不仅考虑了 节点 的近邻节点, 还考虑了间接节点, 节点之间最短路 径大 于 1。无权网络和有权网 络计算最 短路径 的方法有 所 不同, 有权网 络需 要 对权 重 进行 转 变后 再 进行 计 算。 该拓扑 指标衡量 的是某 个句子与 其他句 子的衔接 性, 是能够反映文本连贯性和凝聚力的结构特征。 ( 3)聚类系数 节点的聚类系数反映了该节点的近邻之间的 集团 性质, 近邻之 间关 联 越紧 密, 该节 点 的聚 类 系数 就 越 高, 即近邻句子之间的联系越紧密, 所有节点的聚 类系 数的平均值便是整个网络的聚类系数。聚类系数 是某 个句子 邻接节点 之间的 连接关系, 能够反 映文本的 凝 聚力和段落分明的结构特征。
关键词 文本复杂网络 内容结构 最短路径 聚类系数 分类号 G 203
R esearch on Content Characteristics About Complex N etwork of Text
L iu H onghong An H aizhong G ao X iangyun ( Lab o f R esou rces and Environmen talM anagem en t, Ch ina U n iversity of Geoscien ces, Be ijing 100083, Ch ina) ( S chool ofH um an it ies and Econom icM anagem ent, Ch in a Un ivers ity of G eosc ien ces, Beijing 100083, Ch ina)
2 文本复杂网络的构建与分析
2. 1 文本预处理 文本预处理主要包括文本的噪声处理和自动 分词
两个过程。噪声处理过程主要是去除停用词和消 除歧 义, 停用词包括助 词、叹词、语气词、拟声 词; 歧 义消 除 是指对文本中具有指代意义或者同一语义的词语 进行 统一, 如文本中同时 出现 中国 人民 大学 和 人大 , 两者表示的意义完全相同, 需要进行唯一化处理。
选用中国科学院计算技术研究所研制的汉语 词法
分析 系 统 ICTCLA S ( In stitu te of Compu ting T echnology, Ch inese Lexical Analys is System ) [11]作为文本自动分词的 工具, 该系统不仅支持中文分词 和词性标注, 还具有关 键词识别和支持用户自 定义词典等 功能。 ICTCLAS3. 0 分词速度单机 996KB / s, 分词精度达到 98. 45% , 可信度 较高, 是现有的比较好的汉语词法分析器。 2. 2 文本网络的构建
K eywords Comp lex network of text Conten t stru cture Shortest path C lu ste的发展, 大量文 本涌现 出来, 其中包 括新闻 信息、报告、论 文以 及散文 小说 等。大量信 息的 出 现, 给读者阅读和理解带来困难, 这些文本信息的表述内容 参差不 齐, 如何提 取文本 中心思想 并评价 文本内容 紧 凑和衔接程度的好坏, 目前还主要依据专家的个人经验和主观评价, 缺少量化的评价方法。
总第 201期 2011年 第 1期
基于文本复杂网络的内容结构特征分析*
刘红红 安海忠 高湘昀 ( 中国地质大学资源环境管理实验室 北京 100083 ) ( 中国地质大学人文经管学院 北京 100083 )
摘要 针对文本信息内容结构参差不齐的问题, 提出一种 评价文 本内容结 构分析 方法, 该方 法将文 本中的句 子 作为节点, 句子之间的共同名词作为边, 构建文本复杂网络, 并选取 复杂网络 的拓扑 性质对文 本结构 特征进行 分 析。基于一个新闻文本案例构建复杂网络, 并计算度、强 度、最短路 径、加权 聚类系数 等衡量 指标, 这 些指标能 很 好地评价文本内容结构的好坏, 也为理解和提取文本的中心思想、生成摘要、文本检索过滤提供重要参考依据。
经过 预处理 后, 将文 本中各个 句子产 生的名词 映 射到网络中。根据邻接矩 阵和 N 阶矩阵 权重 ( N 是 节 点或句子的数量 ) 的概念, 定义两 个矩阵 A 和 W, A 矩 阵表示句子间边的关系, W 矩 阵表 示句子 的权重。 在 A 矩阵中, 如 果节点 i和节点 j之间有 边的话, 则 aij aji 等于 1, 其他情况都等于 0。W 矩阵中, 边的 权重 wijw ji 是节点 i和节点 j中出现共同词的次数。
国外的 研究 除了 包括 前 文国 内 的一 些 分析 方 法 外, 更重要的是随着 复杂 网络 的兴 起, 尤 其是 1998 年 小世界 和无标度 性质在 实际网络 中的发 现, 推动了 自 然语言处理的研 究 [ 5] , 国外 研究者 利用 复杂网 络对 文 本信息进行分析的研究 相对较 多, 网络节 点 ( 顶点 ) 被 用来代表词、句或段落, 而网络边则根据一些任务 依赖 的标准来进行界定。将复杂网络与文本结合起来 的研 究, 主要应用于作者评定和散文评价、摘要总结和 翻译 质量 [ 6] 的评估等方面。 An tiqu eira与 P ardo等在这 方面 取得了 突出的成 果, 分别 通过构建 文本复 杂网络并 研 究其规律, 能够了解作者写作特性, 从而对作者和 散文 质量进行评定 [ 7, 8] 。 A nt iqueira等通过以句 子为节点 构 建文本 复杂网络, 利用网 络测量值 自动获 取文本摘 要 并对摘要质量进行评价 [ 9, 10] 。
Abstract T o solve the p rob lem of irregu lar stru ctu re of som e texts, th is paper presents a m ethod based on th e comp lex network th eory to evaluate th e text stru ctu re. Th is m ethod u ses a node to represen t a senten ce and an edge b etw een two nodes to rep resent a common w ord of two sen ten ces, wh ich constru ct the com p lex network o f a text. Th en th e au thors ana lyze characters of text stru ctu re by topo log ical ch aracteristics of text com p lex n etwork. By bu ild ing a text comp lex n etwork based on a selected article, th e degree, th e degree of inten sity, th e shortest paths and th e weigh ting clu stering coefficien ts of th is selected art icle are calcu lated. T he resu lts show that th e stru ctu re of th e text con ten t can b e effectively evalu ated by th is proposed m ethod. M oreover, the resu lts also p rov id e mi portant referen ces to understand m ain ideas, to generate sum m aries and to filter tex t retrieval o f a given text.