数字人文视野下历史社会网络构建与知识发现

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摘 要 针对新兴数字人文领域历史社会网络的构建与分析需求，提出了一个融合显式与隐式表示的社会网络分析框架。论文通过数据抽取脚本将异构数据汇总为具有统一视图的人物关系数据集，支持关系网络的自定义构建和多维分析；通过融合人物影响力的网络表示学习算法，将人物转换为数学向量形式，为语义计算和实证分析提供基础数据。（剩余12077字）

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