采用Neo4j图数据库构建《红楼梦》人物关系知识图谱，节点类型包含127个主要角色及32个家族实体，关系边定义18种语义类型（如血缘/主仆/情感/政治同盟），属性字段设置出场频次（均值±标准差=48.7±32.1次）、首次出现章回（最小值=第3回）、死亡标记（布尔型占比19.7%） 🆔 ID: 253761 ✅ 可用
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使用Gephi 0.10.1进行社会网络可视化，布局算法选择ForceAtlas2迭代次数10000次，重力参数0.05，节点大小映射中心性指标（度中心性均值=8.2，标准差=12.4；介数中心性≥0.01的枢纽节点占比12%），边权重按互动频次标准化（Z-score范围-2.3至3.8） 🆔 ID: 253762 ✅ 可用
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运行Python NetworkX 3.2计算网络拓扑参数，全局聚类系数0.62±0.08，平均最短路径长度2.1±0.4（直径=5），模块度Q值0.49（Louvain算法划分出8个功能子群，最大子群包含贾府核心成员23人） 🆔 ID: 253763 ✅ 可用
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实施PageRank算法评估人物影响力，阻尼因子d=0.85，迭代收敛阈值1e-6，TOP5高影响力角色（得分范围0.023-0.041）与原著主线剧情关联度达91%（人工标注验证） 🆔 ID: 253764 ✅ 可用
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采用Jaccard相似度指数（阈值≥0.3）进行角色关系聚类，生成7个语义关联组（如"金陵十二钗"组内平均路径长度1.3，外部连接密度0.17），重叠角色（同时属于≥3个组别）占比28% 🆔 ID: 253765 ✅ 可用
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构建时间切片网络（按前80回/后40回划分），对比分析网络密度变化（前80回0.18±0.03 vs 后40回0.12±0.02，p<0.01 t检验），关键断裂点检测（第74回抄检大观园事件导致边断裂率激增41%） 🆔 ID: 253766 ✅ 可用
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应用随机游走算法（DeepWalk维度=128，窗口大小=5）生成人物嵌入向量，余弦相似度计算角色关联性（如贾宝玉-林黛玉相似度0.89，显著高于随机配对p<0.001），下游任务人物关系分类准确率（SVM模型）达89.3% 🆔 ID: 253767 ✅ 可用
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实施中心性指标组合分析（度中心性+特征向量中心性+接近中心性），筛选出复合型枢纽角色（前10名角色控制信息流占比63%），边缘角色检测（度中心性<2且介数中心性<0.001的孤立节点占15%） 🆔 ID: 253768 ✅ 可用
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构建多层网络模型（社交层/亲属层/权力层），层间投影分析显示跨层连接占比38%（主要发生在王熙凤等跨界角色），层内密度差异（亲属层0.27>社交层0.19>权力层0.15） 🆔 ID: 253769 ✅ 可用
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运行社区发现算法（Leiden优化版），调整兰德指数ARI=0.72（与人工标注的12个主要社交圈对比），最小社区规模≥3人，最大社区包含28个互动物理/对话节点 🆔 ID: 253770 ✅ 可用
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实施时间动态分析（按月为单位滑动窗口），检测关系强度突变（如薛宝钗-林黛玉互动频次在第42回后下降57%），关键事件影响半径计算（元妃省亲事件使外围角色连接概率提升2.1倍） 🆔 ID: 253771 ✅ 可用
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构建二模网络（人物-事件矩阵），使用余弦相似度计算角色功能相似性（如探春理家事件关联到7个管理能力突出角色），事件中心性TOP3（葬花/抄检/调包计）解释网络变异量61% 🆔 ID: 253772 ✅ 可用
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采用随机图模型（ER模型/BA模型）进行显著性检验，实际网络的聚类系数比随机期望值高3.2倍（p<0.001），度分布符合幂律分布（γ=2.3，截断阈值=15） 🆔 ID: 253773 ✅ 可用
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实施情感传播模拟（基于角色对话的LIWC情感词典），正向/负向情感传递衰减系数分别为0.82和0.67，关键情感枢纽（如紫鹃）的情绪调节效率比平均值高41% 🆔 ID: 253774 ✅ 可用
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构建超网络模型（人物-章节-地点三维关联），计算三阶超边密度0.042，关键场景（大观园诗社）的多维共现强度达到均值3.8倍标准差 🆔 ID: 253775 ✅ 可用
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运行影响力最大化算法（Greedy+CELF优化），选择前5个种子节点可覆盖82%的网络节点（预算限制k=5），对比随机选择的覆盖效率提升6.3倍 🆔 ID: 253776 ✅ 可用
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实施结构洞分析（Burt指标），识别出信息中介角色（如平儿）的有效规模为12.7（超出角色平均值的2.1倍），约束系数≤0.3的高效中介占19% 🆔 ID: 253777 ✅ 可用
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构建动态贝叶斯网络（DBN），设置隐藏状态变量（如角色健康状况），时间片转移概率矩阵显示疾病传播风险随关系强度呈指数增长（β=0.15±0.02） 🆔 ID: 253778 ✅ 可用
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采用主题模型（LDA k=8）分析角色对话内容，提取核心语义主题（如"家族权力斗争"占比23%、"爱情悲剧"占比18%），主题-人物关联矩阵显示林黛玉在情感类主题载荷量最高（0.79） 🆔 ID: 253779 ✅ 可用
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实施网络鲁棒性测试（随机攻击/针对性攻击），当移除前10%枢纽节点时网络效率下降76%（相比随机移除仅下降21%），关键角色失效的级联效应平均影响3.2个关联子群 🆔 ID: 253780 ✅ 可用
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构建时空立方体模型（X=人物/Y=章节/Z=地点），热点分析（Getis-Ord Gi*统计量）显示怡红院为高互动区域（Z-score=4.2），梨香院为低频冲突区（Z-score=-2.8） 🆔 ID: 253781 ✅ 可用
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运行生存分析（Cox比例风险模型），预测角色死亡风险因素（关系孤立度HR=1.8，权力层级HR=1.5，情感依赖度HR=0.7），模型C-index=0.81 🆔 ID: 253782 ✅ 可用
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实施图神经网络（GNN）训练（GCN层数=3，隐藏单元=64），人物关系分类任务（亲属/主仆/情侣）F1-score=0.91，节点嵌入可视化（t-SNE降维）显示同类角色聚类轮廓系数0.68 🆔 ID: 253783 ✅ 可用
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构建属性网络模型（人物特征向量包含年龄/性别/身份等级），异质性分析显示贵族女性角色平均中心性（15.2）显著高于平民男性（4.1，p<0.001），身份等级与介数中心性相关系数r=0.63 🆔 ID: 253784 ✅ 可用
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实施多维尺度分析（MDS），基于角色间关系强度矩阵，二维应力值Stress=0.12，前3维累计解释方差量78%，直观呈现"宝黛钗"三角核心与外围角色的空间分离 🆔 ID: 253785 ✅ 可用
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运行链路预测算法（Common Neighbors+Jaccard），AUC指标=0.89（十折交叉验证），关键未记录关系推断（如妙玉与邢岫烟潜在关联概率0.72）经文本考证吻合度达68% 🆔 ID: 253786 ✅ 可用
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构建动态有向社会网络（边方向表示主导/从属关系），计算角色权力梯度（王熙凤→平儿权力差值2.3±0.4），方向性分析显示73%的主仆关系存在单向强连接 🆔 ID: 253787 ✅ 可用
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实施网络基尼系数计算（0.41±0.03），角色资源分配不平等程度显著高于随机网络（p<0.01），前20%高中心性角色控制68%的信息流 🆔 ID: 253788 ✅ 可用
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构建多层时序网络（按季节划分），检测到春季（第18-24回）社交活动密度峰值（0.21±0.02），冬季（第75-80回）关系断裂率增加39% 🆔 ID: 253789 ✅ 可用
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运行影响力传播SIR模型（感染率β=0.2，恢复率γ=0.1），关键角色（如贾母）作为超级传播者可使信息覆盖率达92%（网络规模N=127时） 🆔 ID: 253790 ✅ 可用
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