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.