| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 引言 | 第12-19页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4 创新点 | 第18-19页 |
| 2 共词分析与本体构建的相关理论 | 第19-27页 |
| 2.1 共词分析 | 第19-22页 |
| 2.1.1 共词分析的原理 | 第19-20页 |
| 2.1.2 共词分析的起源与应用 | 第20页 |
| 2.1.3 共词分析的基本流程 | 第20-22页 |
| 2.2 本体构建 | 第22-27页 |
| 2.2.1 本体的概念与应用 | 第22-24页 |
| 2.2.2 本体的构成要素和描述语言 | 第24-25页 |
| 2.2.3 本体的构建工具与构建方法 | 第25-27页 |
| 3 数据来源与预处理 | 第27-36页 |
| 3.1 数据来源及分析工具 | 第27-28页 |
| 3.1.1 文献数据来源 | 第27页 |
| 3.1.2 分析工具介绍 | 第27-28页 |
| 3.2 高频关键词表的构建 | 第28-33页 |
| 3.2.1 高频关键词阈值的界定方法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 高频关键词阈值的计算 | 第29-31页 |
| 3.2.3 高频关键词的提取 | 第31-33页 |
| 3.3 共词矩阵的构建 | 第33-36页 |
| 3.3.1 共现矩阵的构建 | 第33页 |
| 3.3.2 相关矩阵的构建 | 第33-34页 |
| 3.3.3 相异矩阵的构建 | 第34-36页 |
| 4 基于共词分析的我国移动用户信息行为研究热点归纳 | 第36-48页 |
| 4.1 基于相关矩阵的因子分析 | 第36-40页 |
| 4.1.1 因子分析的执行 | 第36页 |
| 4.1.2 公共因子的提取和检验 | 第36-39页 |
| 4.1.3 基于公共因子的初步类分 | 第39-40页 |
| 4.2 基于相异矩阵的聚类分析 | 第40-44页 |
| 4.2.1 聚类分析的执行 | 第41页 |
| 4.2.2 系统聚类的流程 | 第41-43页 |
| 4.2.3 系统聚类的谱系图 | 第43-44页 |
| 4.3 基于相关矩阵的多维尺度分析 | 第44-46页 |
| 4.3.1 执行多维尺度PROXSCAL | 第44页 |
| 4.3.2 多维尺度PROXSCAL的可信度验证 | 第44-45页 |
| 4.3.3 多维尺度PROXSCAL的公共空间分布 | 第45-46页 |
| 4.4 我国移动用户信息行为研究的热点主题归纳 | 第46-48页 |
| 5 我国移动用户信息行为研究本体的构建 | 第48-71页 |
| 5.1 我国移动用户信息行为研究本体的设计与实现 | 第48-56页 |
| 5.1.1 基于“七步法”的本体设计 | 第48-51页 |
| 5.1.2 基于Protégé4.3的本体实现 | 第51-56页 |
| 5.2 我国移动用户信息行为研究本体的可视化分析 | 第56-65页 |
| 5.2.1 我国移动用户信息行为研究的热点主题 | 第56-61页 |
| 5.2.2 我国移动用户信息行为研究的核心作者 | 第61-63页 |
| 5.2.3 我国移动用户信息行为研究的核心学科 | 第63-64页 |
| 5.2.4 我国移动用户信息行为研究的核心年度 | 第64-65页 |
| 5.3 我国移动用户信息行为研究发展趋向的预测 | 第65-71页 |
| 5.3.1 基于行为分析的个性化信息推荐系统研究 | 第66-67页 |
| 5.3.2 基于大数据挖掘的用户信息行为研究 | 第67-68页 |
| 5.3.3 基于用户行为的移动信息服务优化 | 第68-71页 |
| 6 结语 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-81页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82页 |