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 |