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Web网页中往往包含许多主题噪声，准确地自动抽取关键词成为技术难点。提出了一个文本对象网络模型DON，给出了对象节点的中心度概念和基于中心度的影响因子传播规则，并据此自动聚集DON中的主题社区（topic society），从而提高了模型的抗噪能力。提出一个基于DON的网页关键词自动抽取算法KEYDON（Keywords Extraction Algorithm Based on DON）。实验结果表明，与基于DocView模型的相应算法相比，KEYDON的准确率提高了近20%，这说明DON模型具有较强的