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1、基于关键词提取的TFIDF和TextRank方法的对比研究题目：开发一个程序，在该程序中，允许输入一段文本（以界面或者文件输入方式均可），该程序自动抽取出包含的关键词，并按照关键词的权重由高到低排序后输出。完成日期：2016.06.05一、需求分析1.以文本的形式读入数据，将每个单词抽象成一棵树，将单词与单词之间的关系抽象为图。2.TFIDF算法部分以EXCEL形式将所有数据输出，TextRank算法部分直接以窗口形式输出排名前十位的数据。3.本程序的目的是在提取文本关键词的同时，比较TFDIF和TextRank算法的准确性和性能方面的差异。4.测试数据（附后）。二、概要设计1.抽象数据类
2、型映射树定义如下：ADTMap{数据对象ID：ID是类型为char的元素集合，即为一个单词中的单个字符，称为字符集。数据对象val：val是类型为double或int的元素集合，为每个单词对应的TF值或IDF值，称为频率集。数据对象is_end：is_end是类型为bool的元素集合，判断当前子结点是否为单词末尾数据关系R:R={IDVal}IDVal={word–>num
3、word∈ID，num∈val，表示从word到num之间的一一映射}运算符重载：下标运算符[]:运算对象为string值，返回对应string值的子树所代表的val值。算术运算符=：运算对象为double或int值，
4、等式左值的val值替换为等式右值，并返回当前子树。算术运算符+-*/:运算对象为double或int值，对其val值进行运算，并返回当前子树。相等运算符==和!=:运算对象为val值，判断其val值是否相等，返回对应的bool值。基本操作：InitMap(&T);操作结果：构造空树。DestroyMap(&T);初始条件：树T存在。操作结果：构造空树。CreateMap(&T,word);初始条件：树T存在且word为string值。操作结果：按照word的字符顺序自上而下遍历，如果有字符结点未创造，则构造新子结点，直到字符结束。MapEmpty(T);初始条件：树T存在。操作结果：若T为
5、空树，则返回True，否则False。MapDepth(&T);初始条件：树T存在。操作结果：返回树的深度。Root(&T);初始条件：树T存在。操作结果：返回T的根。Value(&T,value);初始条件：树T存在，value为T中某个结点的值。操作结果：返回value的值。Assign(&T,word,value);初始条件：树T存在，且word结点也存在。操作结果：结点word的value值替换为当前value。Parent(&T,word);初始条件：树T存在，且word结点也存在。操作结果：返回word结点的双亲。InsertWord(&T,word);初始条件：树T存在。操作
6、结果：往树加入word值，并将其value值默认初始化。DeleteChild(&T,word);初始条件：树T存在，且word结点也存在。操作结果：将word对应子节点的is_end值改为false。TraverseMap(&T,visit());初始条件：树T存在，visit是对结点操作的应用函数。操作结果：按某种次序对T的每个结点调用visit一次且至多一次。一旦visit失败，则操作失败。}ADTMap1.抽象数据类型图定义如下ADT Graph{ 数据对象n：n是具有相同特征的数据元素集合，称为顶点集。 数据关系：DR={
7、v,w∈n且表示从v指向w的弧} 基
8、本操作： CreateGraph(&G, V,VR) ;初始条件：V是图的顶点集，VR是图中弧的集合 操作结果：按V和VR的定义构造图GDestroyGraph(&G);初始条件：图G存在 操作结果：销毁图G LocateVex(G, u);初始条件：图G已存在，u和G中顶点有相同特征 操作结果：若G中存在顶点u，则返回该顶点在图中位置，否则返回其它信息 GetVex(G, v); 初始条件：图G存在，v是G中某个顶点 操作结果：返回v的值 PutVex(&G, v, value); 初始条件：图G存在，v是G中某个顶点 操作结果：对v赋值value FirstAdjVex(G, v);初
9、始条件：图G存在，v是G中某个顶点 操作结果：返回v的第一个邻接顶点。若顶点在G中没有邻接顶点，则返回“空” NextAdjVex(G, v, w);初始条件：图G存在，v是G中某个顶点，w是v的邻接顶点 操作结果：返回v的(相对于w的)下一个邻接顶点。若w是v的最后一个邻接点，则返回"空” InsertVex(&G, v);初始条件：图G存在，v和G中顶点有相同特征 操作结果：在图中增添新顶点v DeleteVex(&
