Research on Multidimensional Knowledge Discovery of Ancient Poets from a Digital Humanities Perspective

Abstract

Abstract:

This study adopts a digital humanities approach, leveraging digital technologies to conduct multidimensional knowledge discovery on ancient poets. It explores the resources of ancient poets across the dimensions of “human” and “text”, “time” and “space”, “far” and “near”, aiming to form a synergy with traditional research on ancient poets and enhance the depth and breadth of literary and cultural history research. The study begins by constructing a knowledge ontology model for ancient poets, providing astructured framework for subsequent data organization. The extracted knowledge is then stored in the graph database Neo4j, GIS database ArcGIS Pro, and Gephi software. Finally, knowledge discovery is realized across three key areas: knowledge retrieval, knowledge association, and knowledge inference.In particular, knowledge discovery, based on spatiotemporal trajectories, includes spatiotemporal distribution, spatiotemporal trajectories, and spatiotemporal discovery; whereas knowledge discovery, based on social networks, includes overall network, individual network, and relationship discovery.Through case studies of four famous poets in the Tang Dynasty, this study presents the lives, works, and social backgrounds of ancient poets from multiple dimensions, providing new research perspectives for traditional humanities scholars.

Zhang Qiang, Gao Ying, Huang Yanmei, Zhu Fan, Chen Tao( School of Liberal Arts, Huaiyin Normal University, College of Humanities and Social Development, Nanjing Agricultural University, School of Information Management, Central China Normal University, School of Journalism and Communication, Anhui Normal University, School of Information Management, Sun Yat-Sen University). Research on Multidimensional Knowledge Discovery of Ancient Poets from a Digital Humanities Perspective[J]. Libraly Journal, 2025, 44(406): 83-95.

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