基于加权复杂网络的新闻网页关键词提取算法

"复杂网络在新闻网页关键词提取中的应用 (2012年)，作者唐俊，发表于《云南民族大学学报：自然科学版》，2012年21卷4期，研究方向为网络信息技术及复杂网络。" 这篇论文探讨了如何利用复杂网络理论来改进新闻网页关键词的提取效率和准确性。关键词提取是自然语言处理和信息检索领域的一个关键任务，它旨在从文本中识别出最具代表性的词汇，以便概括文档的主题或帮助用户快速理解内容。 在该研究中，唐俊分析了新闻网页文档的特性，并引入了几个关键的复杂网络概念。首先，节点权重是网络中每个节点的重要性度量，这在网页关键词提取中对应于单词在文档中的频率或重要性。高权重的节点通常代表文档的核心概念。 其次，有向网络加权聚类系数是一种衡量网络中节点聚集程度的指标，它考虑了边的权重（在本文档上下文中可能是词频或共现频率）。在关键词提取中，如果某些单词经常一起出现，它们的聚类系数可能会较高，这可能表明这些词在文档主题中是相关的。 再者，中心介数是网络理论中的另一个重要概念，它表示一个节点在网络中作为其他节点之间路径的中间节点的程度。在关键词提取中，具有高中心介数的词可能是连接不同主题的关键桥梁。 论文提出了一种基于加权复杂网络的改进算法，该算法结合了传统关键词提取方法的优点，如TF-IDF（词频-逆文档频率）和TextRank等，同时考虑了上述的网络特性。通过实验，这种方法被证明能够有效地提取新闻网页的关键词，提高了关键词提取的准确性和鲁棒性。 此外，论文还提到了分类号（TP391）和文献标志码（A），表明这是一项关于计算机科学技术领域的原创性研究。文章编号（1672-8513(2012)04-0305-04）则提供了文献引用的具体信息。 唐俊的研究展示了复杂网络理论在文本挖掘和信息提取中的潜力，特别是在处理大量新闻数据时，能够提升关键词提取的质量，从而改善信息检索和推荐系统的性能。