10.3969/j.issn.0372-2112.2018.06.020
基于加权超图随机游走的文献关键词提取算法
针对科技文献类标题短文本关键词提取时,已有自然语言处理算法难以建模文献时间与权威性且短文本词语较少建模往往存在高维稀疏问题,本文提出了一个综合实时性以及权威性的关键词提取算法为研究者进行相关推荐.该方法将文献标题视为超边,将标题中不同词项视为超点来构建超图,并对超图中的超边与超点同时加权,进而设计一种基于加权超图随机游走的关键词提取算法对文献标题的词项进行提取.该模型通过对文献来源,发表年份以及被引次数建模来对超边进行加权,根据节点之间的关联度以及每对节点在特定标题中的共现距离对超点加权.最后,通过超图上的随机游走计算出节点的重要性进而确立可推荐的关键词.实验表明,与三种基准短文本关键词提取算法相比,本文算法在精确率和召回率方面均有所提高.
加权超图、加权策略、关键词推荐、随机游走、自然语言处理、数据挖掘
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TP393.092(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61762078,61363058,61762079,61762080;中科院智能信息处理重点实验室开放课题IIP2014-4;广西可信软件重点实验室研究课题kx201705
2018-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
1410-1414
