三国人物共现网络

基于共现发现人物关系的python实现 参考链接: 提取<釜山行>人物关系, 用Python的networkx绘制精美网络图 1.共现关系 在文献计量学中,关键词的共词方法常用来确定该文献集所代表学科中各主题之间的关系.而在这里,我们需要通过分析一篇小说或剧本,来分析剧中各个角色之间的人物关系.两者有很相同的地方. 一般我们认为,在一篇文章中的同一段出现的两个人物之间,一定具有某种关联,因此我们的程序的大致流程也可以确定下来.我们可以先做分词,将每一段中的人物角色抽取出来,然后以段落为单位,统

  转自:http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1557054 一.概述 这2个月研究根据用户标签情况对用户的相似度进行评估,其中涉及一些推荐算法知识,在这段时间研究了一遍<推荐算法实践>和<Mahout in action>,在这里主要是根据这两本书的一些思想和自己的一些理解对分布式基于ItemBase的推荐算法进行实现.其中分两部分,第一部分是根据共现矩阵的方式来简单的推算出用户的推荐项,第二部分则是通过传统的相似度矩阵的方法来

什么是聚类分析? 聚类分析属于探索性的数据分析方法.通常,我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组.归类,以达到更好地理解研究对象的目的.聚类结果要求组内对象相似性较高,组间对象相似性较低.在三国数据分析中,很多问题可以借助聚类分析来解决,比如三国人物身份划分.聚类分析的基本过程是怎样的?  选择聚类变量 在分析三国人物身份的时候,我们会根据一定的假设,尽可能选取对角色身份有影响的变量,这些变量一般包含与身份密切相关的统率.武力.智力.政治.魅力.特技.枪兵.戟兵.弩兵.骑兵.兵器.水军等.但是

分两部分: <strong><span style="font-size:18px;">/*** * @author YangXin * @info 计算共现关系的Mapper */ package unitSix; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.map

原文:<BI那点儿事>三国人物智力分布状态分析 献给广大的三国爱好者们,希望喜欢三国的朋友一起讨论,加深对传奇三国时代的了解数据分析基础概念:数据分为“不可测量”的数据和“可测量”的数据.不可测量的数据称为“分类数据”(Category Data或Categorical Data.),而可测量的数据称为“数值数据”(Numerical Data).组中值:Class Midpoint次数:Frequency相对次数:Relative Frequency相对次数=所属各组的数据个数÷数据总数次数

地球物理学部分术语共现图

三国人物大全魏姓名 字 生卒 祖籍 官至 爵位曹操 孟德 155~220 沛国谯县 丞相 魏王 追魏太祖武皇帝曹丕 子桓 187~226 沛国谯县 魏文帝 曹睿 元仲 205~239 沛国谯县 魏明帝 曹芳 兰卿 232~274 沛国谯县 齐王 曹髦 彦士 241~260 沛国谯县 高贵乡公 曹奂 景明 246~302 沛国谯县 魏元帝 曹仁 子孝 168~223 沛国谯县 大司马 假节 陈侯曹洪 子廉 169~232 沛国谯县 骠骑将军 特进 乐城侯曹纯 子和 170~210 沛国谯县 虎豹骑

这篇随笔是写在看了若干篇关于高频关键词共现和ACA的文章之后的一个总结,这些论文大多是2010年之前发表的,这与这种方法是传统方法有很大关系.同时,这些文章不仅限于图书情报领域. 下面是正文: ①大多数论文用的方法就是崔雷说不太合适的,具体来说是:先用SPSS里的分析--相关--距离--皮尔森系数,将原始共现矩阵转化为相似性矩阵(其实也可以用cosine,许海云的文章就是没用Pearson用的cosine),然后在这个矩阵的基础上进行聚类分析和MDS分析.MDS分析就是用的是得到的矩阵然后操作就

原文地址:https://www.jianshu.com/p/c1e4f42b78d7 一.基于知识的表征 参见图1.1,WordNet中包含同义词集(synonym sets)和上位词(hypernyms, is a关系). 其存在的问题为: 作为资源来说是好的,但是它失去了词间的细微差别: 比如说"good"和"full"同义是需要在一定的上下文中才能成立的. 易错过词的新义,基本不可能时时保持up-to-date: 是人为分的,所以是主观的结果: 需要花费很多