医疗领域关键意见领袖识别系统的设计与实现
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第6-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-11页 |
| 1.2.1 意见领袖研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2.2 自然语言处理的应用 | 第9-11页 |
| 1.3 定义业务模型 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 2 理论及模型构建 | 第13-29页 |
| 2.1 数据标准化处理 | 第13-16页 |
| 2.2 自然语言处理 | 第16-23页 |
| 2.2.1 词性标注 | 第16-18页 |
| 2.2.2 实体识别 | 第18-21页 |
| 2.2.3 中文分词匹配 | 第21-23页 |
| 2.3 意见领袖计算模型 | 第23-24页 |
| 2.4 图像识别技术 | 第24-28页 |
| 2.5 影响力扩散模型(IDM) | 第28-29页 |
| 3 系统设计与实现 | 第29-46页 |
| 3.1 系统总体结构 | 第29页 |
| 3.2 系统分析 | 第29-31页 |
| 3.2.1 目标 | 第29-30页 |
| 3.2.2 用户特点 | 第30页 |
| 3.2.3 性能需求 | 第30-31页 |
| 3.2.4 数据管理能力要求 | 第31页 |
| 3.3 设计与实现 | 第31-46页 |
| 3.3.1 整体介绍 | 第31-33页 |
| 3.3.2 关键用例 | 第33页 |
| 3.3.3 系统核心处理流程 | 第33-35页 |
| 3.3.4 E-R模型 | 第35-36页 |
| 3.3.5 子模块功能实现 | 第36-38页 |
| 3.3.6 计算参数的配置 | 第38-39页 |
| 3.3.7 界面设计 | 第39-41页 |
| 3.3.8 数据匹配及自然语言处理的灵活应用 | 第41-44页 |
| 3.3.9 数据历史跟踪 | 第44页 |
| 3.3.10 增加扩展字段 | 第44-46页 |
| 4 运行测试及结果分析 | 第46-48页 |
| 4.1 技术环境与测试数据 | 第46-47页 |
| 4.2 结果分析 | 第47-48页 |
| 5 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 总结 | 第48-49页 |
| 5.2 未来改善 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
