摘要：
提出一种基于图模型的多文档摘要生成算法，对海外大量新闻文档进行主题划分，并提取每个主题的摘要。利用传统的基于图模型方法得到的摘要，其冗余度较高，亦不能够充分考虑新闻文本时效性强、主题明确的特征。在文本特征向量化方面，引入了热度系数，改进了传统的TF-IDF公司算法。在主题的划分方面，采用基于密度的两阶段聚类方法，改进了传统的基于[K] -手段进行聚类的方法的不足，同时对文本进行更明确、更具层次性的主题划分。在摘要抽取方面，为句子设计了符合新闻文本特征的重要度计算公式。实验结果表明，基于图模型的自动文本摘要生成算法的效果优于传统算法。
张云纯，张琨，徐济铭，袁卫平，蔡颖，高雅. 基于图模型的多文档摘要生成算法[J] ●●●●。计算机工程与应用, 2020, 56(16): 124-131.
张云春、张坤、徐继明、袁卫平、蔡莹、高雅。基于图模型的多文档摘要生成算法[J]。计算机工程与应用，2020，56（16）：124-131。
