| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 前言 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 论文研究内容 | 第11页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 学术社会网络建模和学术资源推荐方法综述 | 第13-32页 |
| 2.1 学术社会网络挖掘与建模 | 第13-15页 |
| 2.1.1 学术信息抽取 | 第13-15页 |
| 2.1.2 学术网络建模 | 第15页 |
| 2.2 合著网络建模方法 | 第15-19页 |
| 2.2.1 无向非赋权合著网络 | 第16页 |
| 2.2.2 无向赋权合著网络 | 第16-17页 |
| 2.2.3 有向赋权合著网络 | 第17-19页 |
| 2.3 基于随机游走的个性化推荐技术 | 第19-24页 |
| 2.3.1 构建单层同构网络 | 第19-21页 |
| 2.3.2 构建多层网络 | 第21-23页 |
| 2.3.3 构建异构网络 | 第23-24页 |
| 2.4 期刊会议推荐方法 | 第24-30页 |
| 2.4.1 基于协同过滤的方法 | 第25-27页 |
| 2.4.2 基于学术网络的方法 | 第27-30页 |
| 2.4.3 学术网络与协同过滤相结合的方法 | 第30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于合著网络和随机游走的期刊会议推荐方案 | 第32-49页 |
| 3.1 方案总体架构 | 第32-34页 |
| 3.2 融合多种因素的合著网络构建方法 | 第34-37页 |
| 3.3 基于随机游走的作者聚类方法 | 第37-41页 |
| 3.3.1 聚类生成 | 第38-40页 |
| 3.3.1.1 点度中心度计算方法 | 第39页 |
| 3.3.1.2 随机游走获取Top-K关联作者 | 第39-40页 |
| 3.3.2 聚类完善 | 第40-41页 |
| 3.4 融合内容因素的随机游走推荐方法 | 第41-47页 |
| 3.4.1 方法描述 | 第41-42页 |
| 3.4.2 构建作者-论文双层网络 | 第42-43页 |
| 3.4.3 构造融合内容因素的随机游走概率转移矩阵 | 第43-45页 |
| 3.4.3.1 构造作者-作者概率转移矩阵M~(AA) | 第43-44页 |
| 3.4.3.2 构造作者-论文概率转移矩阵M~(AP) | 第44页 |
| 3.4.3.3 构造论文-学作者转移概率矩阵M~(PA) | 第44-45页 |
| 3.4.3.4 构造双层网络的概率转移矩阵 | 第45页 |
| 3.4.4 通过随机游走方法发现关联论文 | 第45-46页 |
| 3.4.5 基于关联论文所在期刊/会议向作者推荐期刊/会议 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于合著网络和随机游走的期刊会议推荐系统的设计与实现 | 第49-67页 |
| 4.1 需求分析 | 第49-52页 |
| 4.1.1 功能需求 | 第49-51页 |
| 4.1.2 性能需求 | 第51-52页 |
| 4.2 系统外围架构 | 第52页 |
| 4.3 系统总体架构设计 | 第52-54页 |
| 4.4 系统处理流程设计 | 第54-55页 |
| 4.5 数据存储设计 | 第55-57页 |
| 4.5.1 MongoDB数据库 | 第55页 |
| 4.5.2 本地文件系统 | 第55-57页 |
| 4.6 功能模块设计 | 第57-59页 |
| 4.6.1 合著网络构建模块 | 第57-58页 |
| 4.6.2 作者聚类模块 | 第58页 |
| 4.6.3 期刊/会议推荐模块 | 第58-59页 |
| 4.7 功能模块详细设计及关键函数实现 | 第59-66页 |
| 4.7.1 数据预处理模块DataProcess | 第60-62页 |
| 4.7.2 随机游走实现模块RandomWalk | 第62-63页 |
| 4.7.3 Initial模块 | 第63页 |
| 4.7.4 Recommendation模块 | 第63-66页 |
| 4.8 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 基于合著网络和随机游走的期刊会议推荐方案性能评估 | 第67-78页 |
| 5.1 实验环境和方案 | 第67-68页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第67页 |
| 5.1.2 实验方案 | 第67-68页 |
| 5.2 性能评估及结果分析 | 第68-77页 |
| 5.2.1 合著网络中节点度的分布以及合著关系权重的分布 | 第68-69页 |
| 5.2.2 聚类重合度阈值β对聚类结果的影响 | 第69-70页 |
| 5.2.3 聚类参数Top-K对聚类结果的影响 | 第70-71页 |
| 5.2.4 聚类参数Top-K对聚类时间和推荐时间的影响 | 第71-72页 |
| 5.2.5 聚类过程和结果分析 | 第72-74页 |
| 5.2.6 Top-N对推荐成功率的影响 | 第74-75页 |
| 5.2.7 重启概率α对推荐结果的影响 | 第75-76页 |
| 5.2.8 与对比方案的比较 | 第76-77页 |
| 5.3 本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第85页 |
