一种基于引文网络与大语言模型分析的文献聚类方法

本发明涉及文献聚类技术领域，具体为一种基于引文网络与大语言模型分析的文献聚类方法，包括以下步骤：进行文献获取与预处理；对参考文献题目进行聚类；构建聚类质量评估机制；筛选高被引文献与施引文献；摘要分析与全景扫描；生成结构化综述与可视化。本发明利用大语言模型对参考文献题目进行聚类分析，找出主流聚类，确保综述内容的全面性和系统性，从各大主流聚类中筛选出高被引文献，确保综述内容的高质量和权威性，利用大语言模型分析文献的摘要，提取重要话题，确保综述内容的准确性和深度，能够显著提高文献综述的全面性、准确性、系统性和效率。