开放互联环境下的人文研究亟须海量数据资源和新型研究方法。基于中国历代人物资料库(CBDB)数据库和古籍文献采集数据并构建历史人物关系网络,提出一种改进的融合人物影响力的网络表示学习方法,将历史人物表示成具有语义的低维实向量。基于数字人文理念,对人物相关度计算和人物关系挖掘等人文计算任务展开实证研究。通过将网络表示学习引入历史社会网络分析,可为研究者在海量人文数据中挖掘知识、发现问题提供辅助,对丰富和扩展数字人文视角下的人文社科研究范式和研究思维具有积极意义。
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