본 연구는 고전 페르시아 시인들의 영향력 역학을 시뮬레이션하기 위한 계산 모델을 공식화하여 다차원 유사성 네트워크를 구성합니다. Ganjoor 코퍼스를 기반으로 엄격하게 큐레이션된 데이터 세트를 사용하여 의미론적, 어휘적, 문체적, 주제적 및 운율적 특징을 활용하여 각 시인의 코퍼스를 구분합니다. 각각은 가중 유사성 행렬에 포함되어 있으며, 이는 시인 간의 영향을 보여주는 집계 그래프를 생성하기 위해 추가됩니다. 차수, 근접성, 중개성, 고유 벡터 및 Katz 중심성 측정을 계산하여 주요 시인, 스타일 허브 및 가교 시인을 식별하기 위해 추가적인 네트워크 조사가 수행됩니다. 또한, 유형론적 통찰을 위해 Louvain 커뮤니티 감지 알고리즘을 사용하여 스타일과 주제 일관성을 공유하는 시인들의 클러스터를 구분하며, 이는 Sabk-e Hindi, Sabk-e Khorasani 및 Bazgasht-e Adabi 현상과 같은 인정된 문학 학교와 밀접하게 일치합니다. 본 연구 결과는 정전적 중요성과 텍스트 간 영향 간의 차이를 보여주는 페르시아 문학에 대한 새로운 데이터 기반 관점을 제공하며, 따라서 구조적 중요성이 큰 상대적으로 덜 알려진 인물들을 강조합니다. 계산 언어학과 문학 연구를 결합하여 본 논문은 시적 전통에 대한 해석 가능하고 확장 가능한 모델을 생성하여 디지털 인문학 내에서 회고적 반성과 미래 지향적 연구를 가능하게 합니다.
