基于文本挖掘的图书评价体系中作者维度评价模型的研究

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4、honAuthor’sEvaluationModelinBookEvaluationSystemDevelopmentBasedonText-Mining作者：张斯雯指导教师：李雁翎教授一级学科：计算机科学与技术二级学科：计算机软件与理论研究方向：数据挖掘学位类型：学术硕士东北师范大学学位评定委员会2016年5月独创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师指导下独立进行研究工作所取得的成果。据我巧知ｊ，除了特别加ＵＩ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。对本人的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作

5、了明确的说明。本声明的法律结果由本人承担。读ｔ学位论文作者签名：日期；心叫４的学位论文使巧授权书本学位论文作者完全了解东北师范大学有关保留、使用学位论文的规定，目Ｐ；东北师范大学有权保留并向国家有关部口或机构送交学位论文的。复印件和电子版，允许论文被査阅和借阅本人授权东北师范大学可Ｗ将レ学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可ッ采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编本学位论义。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名；如采作指帛獅签知气［‘：：冶山４曰期ＯｆｋＡＭ日期＇ｙ）

6、摘要随着全面阅读的火热开展，图书在人们生活中的地位急速提升，图书评价也得到越来越多的人的关注。作者是图书的基本属性之一，因而作者评价是图书评价的基本组成部分。近年来，国内外学者对图书评价已有广泛讨论和多种观点，但针对作者评价方面的研究却寥寥无几。本文分析了现有作者评价的传统方法，提出了基于文本挖掘的作者评价方法。本文主要工作如下：⑴对国内外作者评价的方法进行了调查研究，分析了当下作者评价偏重主观性的特点，提出了以大量作者信息为数据基础、基于文本挖掘算法的作者评价思路。力求为作者评价提供客观的数据支撑。⑵从互联网的海量数据中采集本文研究所需的作者信息作为

7、研究的数据基础。对网络爬虫技术进行研究、对数据源进行分析，尽可能采集全面而详尽的作者信息。通过文本去重、文本去噪以及文本抽取技术对原始数据进行文本预处理，得到1527429条作者信息以便后期使用。同时，将图书编目数据与处理后的作者信息相关联，丰富图书编目的广度。⑶在采集的作者信息的基础上，进行了大量的统计计算。通过对计算结果的分析，选取了作者的工作单位、职称、获奖情况以及代表作者学术水平的h指数四个部分作为作者评价的主影响因子。⑷构建了基于文本挖掘的作者评价模型。提出了评价作者的自动化处理方法:采用朴素贝叶斯算法替代过去的主观评价方法，解决了作者评价主观

8、性过强的问题，使作者评价能够在少量人工干预的前提下，快速有效地处理海量作者信息数