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数字文献资源多元深度聚合研究

论文创新点第5-6页
目录第6-10页
图表索引第10-13页
摘要第13-16页
Abstract第16-19页
0 引言第20-48页
    0.1 选题背景与研究意义第20-26页
        0.1.1 选题背景第20-24页
        0.1.2 研究意义第24-26页
    0.2 国内外研究现状分析第26-41页
        0.2.1 国内研究现状第27-33页
        0.2.2 国外研究现状第33-39页
        0.2.3 国内外研究述评第39-41页
    0.3 研究目标与思路第41-46页
        0.3.1 研究目标第41-42页
        0.3.2 研究对象与数据采集第42-44页
        0.3.3 研究思路与内容框架第44-45页
        0.3.4 研究方法与工具第45-46页
    0.4 本文创新之处第46-48页
1 数字文献资源多元深度聚合的理论基础研究第48-72页
    1.1 数字文献资源概述第48-51页
        1.1.1 数字文献资源的概念和特点第48-49页
        1.1.2 数字文献资源的构成要素第49-51页
    1.2 数字资源整合第51-58页
        1.2.1 数字资源整合的概念第51-52页
        1.2.2 数字资源整合的模式第52-57页
        1.2.3 资源聚合与资源整合的关系第57-58页
    1.3 信息搜寻与检索第58-65页
        1.3.1 用户信息行为第58-59页
        1.3.2 信息搜寻和检索模型第59-63页
        1.3.3 信息搜寻和检索与资源聚合的关系第63-65页
    1.4 信息计量学中的集中与离散分布第65-68页
        1.4.1 幂律形式的集中与离散分布现象第65-67页
        1.4.2 集中与离散分布和资源聚合的关系第67-68页
    1.5 数字文献资源多元深度聚合的理论定位第68-70页
    1.6 本章小结第70-72页
2 数字文献资源多元深度聚合理论体系模型与特性第72-92页
    2.1 数字文献资源多元深度聚合理论模型第72-76页
        2.1.1 多元深度聚合的概念认知第72-73页
        2.1.2 数字文献资源多元深度聚合模型第73-76页
    2.2 数字文献资源聚合的多元性第76-86页
        2.2.1 对象类型的多元性第76-78页
        2.2.2 关联网络的多元性第78-81页
        2.2.3 测度层次的多元性第81-84页
        2.2.4 目标结构的多元性第84-86页
    2.3 数字文献资源多元聚合的深度特性第86-90页
        2.3.1 多元聚合的深化过程第86-88页
        2.3.2 不同对象的聚合重点和挖掘深度第88-90页
    2.4 本章小结第90-92页
3 数字文献资源多元深度聚合技术与方法研究第92-116页
    3.1 数字文献资源多元深度聚合的流程框架第92-93页
    3.2 聚合对象的重要性评价第93-100页
        3.2.1 局部视角的重要性指标第94-97页
        3.2.2 全局视角的重要性指标第97-98页
        3.2.3 各类重要性指标的比较第98-100页
    3.3 资源聚合挖掘的方法第100-109页
        3.3.1 以资源节点为中心的聚合第100-101页
        3.3.2 以聚类为中心的聚合第101-105页
        3.3.3 以相对重要性为中心的聚合第105-109页
    3.4 资源聚合的语义分析方法第109-115页
        3.4.1 基于词频的语义分析第109-110页
        3.4.2 基于共词的语义分析第110-112页
        3.4.3 基于主题模型的语义分析第112-115页
    3.5 本章小结第115-116页
4 引文网络中资源多元深度聚合实证研究第116-156页
    4.1 引文分析概述第116-121页
        4.1.1 引文分析的基本概念第116-117页
        4.1.2 局部引文分析第117-120页
        4.1.3 全局引文网络分析第120-121页
    4.2 基于遍历值的重要性计算第121-125页
        4.2.1 遍历权重的特点第121-122页
        4.2.2 遍历计数计算方法第122-124页
        4.2.3 遍历权重转化第124-125页
    4.3 基于LDA主题模型的语义分析第125-130页
        4.3.1 LDA主题模型解析第125-127页
        4.3.2 试验对象的语义主题分析第127-130页
        4.3.3 文献聚合的语义主题获取第130页
    4.4 基于相对值的资源语义聚合第130-154页
        4.4.1 引文数据清洗与统计描述第130-134页
        4.4.2 基于阈值的资源聚合第134-139页
        4.4.3 基于论文重要性的相对值聚合第139-144页
        4.4.4 基于引用关系重要性的相对值聚合第144-151页
        4.4.5 整体趋势分析与聚合结果对比第151-154页
    4.5 本章小结第154-156页
5 作者知识关联网络中资源多元深度聚合实证研究第156-197页
    5.1 作者知识关联网络及其语义内涵第156-163页
        5.1.1 作者知识关联网络的类型第156-158页
        5.1.2 关联网络数据的抽取第158-160页
        5.1.3 网络结构数据存储模型第160-161页
        5.1.4 作者知识关联网络的语义内涵第161-163页
    5.2 作者主题语义挖掘第163-173页
        5.2.1 作者名称数据清洗与规范第163-167页
        5.2.2 加入作者的主题模型第167-170页
        5.2.3 作者主题语义挖掘结果第170-172页
        5.2.4 作者聚合的语义主题获取第172-173页
    5.3 作者关联网络的相关性第173-176页
        5.3.1 关系相关性测度方法第173-174页
        5.3.2 相关性分析结果第174-176页
    5.4 作者关联网络的资源语义聚合第176-195页
        5.4.1 网络中作者重要性计算第176-178页
        5.4.2 基于相对值的作者语义聚合第178-193页
        5.4.3 作者关联网络语义聚合对比第193-195页
    5.5 本章小结第195-197页
6 结语第197-201页
    6.1 研究总结第197-199页
    6.2 不足与展望第199-201页
参考文献第201-219页
附录1 主题模型分析结果第219-225页
附录2 作者主题模型分析结果第225-233页
附录3 引文网络相对重要性聚合结果第233-241页
附录4 380名作者的加权Pagerank计算结果第241-250页
攻读博士学位期间科研及获奖情况第250-253页
致谢第253-255页

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