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一种结合二分网络和文本的医院科室相似性分析方法，包括以下步骤：步骤1：收集关于医生多点执业的行为数据，构建医生‑科室二分网络；步骤2：根据医生‑科室二分网络，计算科室与科室之间的网络相似性；步骤3：基于ratio文本相似性算法，计算科室与科室之间的文本相似性；步骤4：将科室与科室之间的网络相似性与文本相似性相结合，进行科室相似性分析。本发明构建医生‑科室二分网络，计算科室与科室之间的网络相似性，基于ratio文本相似性算法，计算科室与科室之间的文本相似性，将科室与科室之间的网络相似性与文本相似性相结合，进行科室相似性分析。后续能够实现根据科室相似性情况对各城市的科室排名情况等进行分析。

本发明涉及一种基于多类节点特征的挖掘网络关键节点的方法及装置，该方法包括：根据网络中各个节点的连接情况计算各个节点的度；根据各个节点的度进一步计算各个节点的H指数；根据K壳分解方法计算各个节点的K壳索引；根据广度优先搜索方法计算各个节点的R阶邻域；根据所述网络中各个节点的度、H指数、K壳索引以及R阶邻域计算各个节点的重要性分值。本发明有效地考虑了多类节点特征，因此可以更为全面地反映网络中节点的重要程度，更为准确地挖掘网络中的关键节点，降低错判率；并且本发明仅考虑网络中各个节点的R阶邻域，一方面可以降低时间复杂度，另一方面还可以根据实际情况去调整R的大小，使所述方法更为灵活，适应性更好。