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图书馆杂志 ›› 2020, Vol. 39 ›› Issue (5): 86-92.

• 数字人文研究 • 上一篇    下一篇

星汉窈渺——书信网络中蕴藏的人际关系挖掘

李 惠 侯君明 陈 涛 朱庆华 刘 炜   

  • 出版日期:2020-05-25 发布日期:2020-05-25
  • 作者简介: 惠 女,南京大学信息管理学院,上海图书 馆(上海科学技术情报研究所),博士后。研究 方向:文本挖掘、社交网络、数字人文。作者贡 献:建模及论文撰写。E-mail:huili@libnet.sh.cn 上海 200031 侯君明 中华书局·古联数字传媒科技有限公司,数 据库编辑。作者贡献:数据支持。北京 100073 陈 涛 上海图书馆(上海科学技术情报研究所), 博士。研究方向:关联数据、数字人文、知识图谱。 作者贡献:模型指导与修改。上海 200031 朱庆华 南京大学信息管理学院,教授。作者贡献: 论文指导与修改。江苏南京 210023 刘 炜 上海图书馆(上海科学技术情报研究所), 研究员。作者贡献:论文指导与修改。研究方向: 数字图书馆、知识组织。上海 200031

Latent Relations in Ego-centric Correspondence Network

Li Hui, Hou Junming,  Chen Tao, Zhu Qinghua, Liu Wei   

  • Online:2020-05-25 Published:2020-05-25

摘要: ? 中国古代名人的书信,内容广博,记录了历史人物对社会世态的观察体验、对为官处世
的经验心得,以及内心世界的描述披露。研究古代名人书信,可以帮助后人加深对历史事件的理
解,补充史料细节,更加全面地认识历史人物的复杂性和多面性。由于语料规模和获取渠道的限
制,目前名人书信研究多局限于个人所写所寄的书信。本文基于已提出的古代书信网络模型,设
计相关网络度量方法,构建书信关联网络模型,旨在探索个人书信集里蕴含的群体人际关联。本
文将此模型和度量方法运用于小规模数据集上开展试验,并加以史料佐证,希望能够为古代文本
的知识发现提供新的思路和参考。

关键词: 书信网络 , 自我中心, 主题关联度 , 书信关联网络

Abstract: Historic correspondence, in the form of letters, contains significant information of historic
figures such as their notes on the society, fluctuations in career, and life experiences. These letters can
help us expand knowledge beyond recorded historic events, supplement the details of historic literature,
and understand the complexity and versatility of these historic figures more comprehensively. However,
due to the limited scale of and access to historic correspondence, most correspondence research is stuck
on the level of individual letters. Different from previous researches, we, on the basis of our historical
correspondence network model, introduce two indicators, namely, topic relevance and topic similarity, to
explore the interpersonal/community relationships embedded in the individual ego-centric correspondence
network. We conduct experiments on the dataset of an individual letter collection, and correlate the
corresponding experimental results with certain historic events. This can be a valuable reference and guide
for researchers doing similar projects in future.

Key words:  Correspondence network, Ego-centric, Topic relevance, Correspondence relatedness network