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# 方法
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基于启发式的工具利用结构化数据从专家知识中提取决策规则。基于模板的工具使用'''<font color="#ff8000">自然语言处理 Natural Language Processing</font>'''从非结构化数据中提取与预定义模板匹配的具体信息。基于相似度的方法使用加权评分来比较属性和识别潜在的链路。统计方法基于词汇统计识别潜在的链路。
基于启发式的工具利用结构化数据从专家知识中提取决策规则。基于模板的工具使用[[自然语言处理]] Natural Language Processing从非结构化数据中提取与预定义模板匹配的具体信息。基于相似度的方法使用加权评分来比较属性和识别潜在的链路。统计方法基于词汇统计识别潜在的链路。
* 通过“三种中心性度量（度中心性，中介中心性和接近中心性）来识别给定子集中的中心成员”进行结构分析。CrimeNet Explorer使用迪杰斯特拉最短路径算法 Dijkstra’s shortest-path algorithm来计算从单个节点到子组中所有其他节点的中介数和紧密程度。
* 通过“三种中心性度量（度中心性，中介中心性和接近中心性）来识别给定子集中的中心成员”进行结构分析。CrimeNet Explorer使用迪杰斯特拉最短路径算法 Dijkstra’s shortest-path algorithm来计算从单个节点到子组中所有其他节点的中介数和紧密程度。
* 使用托格森的度量多维标度（MDS）算法进行网络可视化。
* 使用托格森的度量多维标度（MDS）算法进行网络可视化。
==参考文献==
==参考文献==