【摘 要】
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选择世界卫生组织(WHO)网站健康信息主题作为研究对象,统计各个健康主题的互链数据,利用文本相似性算法并基于语义的角度,运用社会网络分析方法和Ucinet软件,从中心度、密度
【机 构】
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中国人民大学信息资源管理学院,威斯康辛大学密尔沃基分校(UWM)信息学院,武汉大学信息管理学院,
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选择世界卫生组织(WHO)网站健康信息主题作为研究对象,统计各个健康主题的互链数据,利用文本相似性算法并基于语义的角度,运用社会网络分析方法和Ucinet软件,从中心度、密度、凝聚子群角度分析这些健康主题之间的社会网络关系,最终证实挖掘的健康主题信息与2013年世界卫生报告中阐述的全民健康覆盖目标信息相匹配。
Select the subject of health information from the WHO website as the research object, count the mutual-chain data of various health topics, use the text similarity algorithm and semantic perspective, using social network analysis and Ucinet software, Convergence of subgroups analyzes the social network relationships between these health topics and ultimately confirms that the information on the health topics explored matches the information on universal health coverage goals set forth in the 2013 World Health Report.
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