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信息技术21年3期

基于复杂网络的人物关系建模研究——以《红楼梦》为例
李卓宇,马乐荣,何进荣
(延安大学 数学与计算机科学学院,陕西 延安 716000)

摘  要:经典的文学作品能够流传至今是因为其虚拟的社会能够反映出现实世界的许多特性。为了验证这个观点,将曹雪芹的小说《红楼梦》采用复杂网络方法对人物关系进行建模,利用 etworkX 软件包计算网络指标分析网络的结构特性。结果表明该小说的人物关系网络直径符合六度分离定理,其社会关系结构和现实世界较为相似,具有小世界、社团结构、稀疏特性并且网络节点之间呈现异配情况。与传统文学作品分析方法相比,该实验使用的方法可定量对比小说世界和现实世界的特征。


关键词:复杂网络;NetworkX;人物关系网络;小世界;社团结构



DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.03.001


基金项目:国家自然科学基金资助项目(618 66038、61902339、62041212);陕西省自然科学 基础研究计划项目(2020JM-548);延安市高层 次人才专项、人才引进培养项目(203010096); 延安大学研究生教育创新计划项目(YCX2020099)


中图分类号:TP393.0                                     文献标识码:A                                文章编号:2096-4706(2021)03-0001-05


Study on Character Relationship Modeling Based on Complex Network ——Take A Dream of Red Mansions as an Example

LI Zhuoyu,MA Lerong ,HE Jinrong

(College of Mathematics and Computer Science,Yan’an University,Yan’an 716000,China)

Abstract:The reason of classical literary works can be spread to today is that its virtual society can reflect many characteristics of the real world. In order to verify this view,taking Cao Xueqin’s novel named A Dream of Red Mansions as an example,uses complex network method to model character relationship,and uses NetworkX software package to calculate the network index and analyze the structural characteristics of the network. The results show that the diameter of the character relationship of the novel is consistent to the six degree separation theorem,it’s social relationship structure is similar to that of the real world. It has the characteristics of small world, community structure,sparsity and there is mismatch situation among network nodes. Compared with the analysis methods of the traditional literary works,the method used in this experiment can quantitatively compare the characteristics of the novel world and the real world.

Keywords:complex network;NetworkX;character relationship network;small world;community structure


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作者简介:李卓宇(1996—),女,汉族,陕西西安人,硕士 研究生在读,研究方向:大数据知识工程;马乐荣(1974—),男, 汉族,陕西神木人,教授,博士,研究方向:人工智能、大数据知 识工程;何进荣(1984—),男,汉族,甘肃民勤人,副教授,博士, 研究方向:机器学习与计算机视觉。