基于TextRank关键词提取算法的共词网络构建开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着互联网技术的迅猛发展和信息化程度的不断提高，文本数据呈现出爆炸式增长的趋势。

如何从海量文本数据中挖掘出有价值的信息，成为了自然语言处理领域的一个重要研究方向。

关键词提取作为文本挖掘领域的一项基础性任务，能够快速准确地获取文本的核心内容，为文本摘要、信息检索、舆情监测等应用提供重要支撑。

2. 本选题国内外研究状况综述

关键词提取和共词网络分析都是文本挖掘领域的重要研究方向，近年来取得了丰硕的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在关键词提取方面做了大量研究，提出了一系列基于统计、机器学习和深度学习的关键词提取方法。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.textrank关键词提取算法研究：深入研究textrank算法的基本原理、实现步骤以及在关键词提取任务中的应用。

2.共词网络构建方法研究：探讨共词网络的基本概念、构建流程以及常用的网络分析指标。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论分析阶段：-深入研究textrank关键词提取算法的相关理论和技术，包括其基本原理、算法流程、优缺点等。

-研究共词网络分析方法，包括共词网络的构建方法、网络特征指标、网络分析方法等。

-在现有研究基础上，提出基于textrank关键词提取算法的共词网络构建方法，并设计相应的算法流程。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.方法创新：将TextRank关键词提取算法与共词网络分析方法相结合，提出一种基于TextRank的共词网络构建方法，为文本挖掘领域提供了一种新的研究思路。

2.应用创新：将所构建的共词网络模型应用于实际案例分析，例如对特定领域的科研文献进行分析，以揭示该领域的热点主题、研究趋势等，具有一定的应用价值。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 秦颖,李晓东.基于改进textrank和lda模型的文本关键词提取[j].计算机应用,2022,42(09):2663-2670.

[2] 张宁,李寿山,刘云,等.融合tf-idf和textrank的微博热点话题发现[j].计算机科学,2022,49(06):241-248.

[3] 刘知远,孙茂松,林衍凯,等.知识图谱发展报告(2018)[j].计算机研究与发展,2018,55(12):2512-2542.