“一带一路”沿线城市的丝路文化竞争力评价——基于CFCS-TOPSIS模型

文章构建了城市丝路文化竞争力评价的指标体系,以2015年"一带一路"沿线15个城市的横截面数据为样本,运用CFCS算法改进传统TOPSIS模型,以评价与解析城市丝路文化竞争力。结果表明:首先,与传统TOPSIS模型相比,CFCS-TOPSIS可实现模糊指标的去模糊化,并降低数据信息丢失;其次,泉州、舟山、天津、福州四个城市的丝路文化竞争力排在前四名。丝路文化强度与势能指标对城市丝路文化竞争力的贡献比较大,而丝路文化功能与频度指标的贡献则比较小。

一种基于频繁概念集的文本聚类方法

针对传统文本表示模型的不足以及文本向量的"高维诅咒"问题,本文提出一种基于频繁概念集的文本聚类方法(CFC)。该方法利用HowNet将文本中的关键词映射为概念,然后使用Apriori算法找出概念文本集中的频繁特征项,我们称之为频繁概念,最后利用CFC算法实现文本聚类。实验表明,较传统的基于频繁特征项的同类方法,该方法能获得更好的聚类效果。