【摘 要】
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在线百科词条中蕴含着海量的人物间关系信息,基于这些信息可以抽取出大规模社会网络,为数字人文和社会计算研究提供数据支撑。本研究以百度百科为例,首次对面向中文在线百科
【机 构】
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南京大学信息管理学院,福建师范大学社会发展学院
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在线百科词条中蕴含着海量的人物间关系信息,基于这些信息可以抽取出大规模社会网络,为数字人文和社会计算研究提供数据支撑。本研究以百度百科为例,首次对面向中文在线百科的大规模社会网络抽取进行探索,提出一种新的人物社会网络抽取方法。该方法利用排序学习综合多种特征计算人物关系权重,通过估计人物生存时空来发现人物间的时空耦合关系。由此,从百度百科中抽取出一个带权重的跨时空人物社会网络和一个时空耦合的人物网络。这两个人物网络具有良好的小世界和无标度特性,并存在清晰的社区结构。最后,通过可视化分析展示了百科人物网络在数
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