摘要
关键词提取和共词网络分析是文本挖掘领域的关键技术，对于揭示文本主题、发现知识结构具有重要意义。
TextRank算法作为一种基于图排序的关键词提取算法，凭借其高效性和领域无关性得到了广泛应用。
本文首先概述了关键词提取和共词网络分析的研究背景，阐述了TextRank算法的基本原理和流程，并介绍了共词网络构建和分析方法。
其次，回顾了TextRank算法在关键词提取方面的研究进展，包括改进算法和应用领域，并探讨了共词网络构建的不同方法和分析指标。
最后，总结了基于TextRank关键词提取算法的共词网络构建的研究现状，并展望了未来的研究方向。
关键词：关键词提取；共词网络；TextRank算法；文本挖掘；知识发现
随着互联网和信息技术的飞速发展，文本数据呈现爆炸式增长，如何从海量文本中快速、准确地获取关键信息成为迫切需求。
关键词提取和共词网络分析作为文本挖掘领域的核心技术，为解决这一问题提供了有效途径。
关键词提取旨在从文本中识别出能够概括文本主题或主要内容的词语或短语，是文本分析、信息检索、自然语言处理等领域的基础性任务。
传统的关键词提取方法包括TF-IDF、互信息等统计方法，以及基于规则和机器学习的方法。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
课题毕业论文、开题报告、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
