| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究内容与技术路线 | 第13-15页 |
| 1.3 研究方法 | 第15-16页 |
| 2 相关理论基础 | 第16-22页 |
| 2.1 情报研究的相关理论 | 第16-18页 |
| 2.1.1 情报研究的概念和目标 | 第16-17页 |
| 2.1.2 情报分析与挖掘 | 第17-18页 |
| 2.2 知识库的相关理论 | 第18-21页 |
| 2.2.1 知识库概念 | 第18-19页 |
| 2.2.2 知识表示 | 第19-20页 |
| 2.2.3 知识库构建 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 领域情报研究知识库体系架构研究 | 第22-31页 |
| 3.1 情报研究知识库概念界定 | 第22-23页 |
| 3.2 领域情报研究知识库的需求分析与构建目标 | 第23-24页 |
| 3.2.1 需求分析 | 第23页 |
| 3.2.2 构建目标 | 第23-24页 |
| 3.3 领域情报研究知识库逻辑架构设计 | 第24-28页 |
| 3.3.1 数据存储平台 | 第25-27页 |
| 3.3.2 专家知识地图 | 第27页 |
| 3.3.3 情报分析模型库 | 第27-28页 |
| 3.4 领域情报研究知识库功能界面设计 | 第28-29页 |
| 3.4.1 功能模块设计 | 第28-29页 |
| 3.4.2 主界面设计 | 第29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 4 领域情报研究知识库关键技术研究 | 第31-45页 |
| 4.1 领域及数据选择 | 第31页 |
| 4.2 领域文本语义空间构建 | 第31-39页 |
| 4.2.1 领域文本语义空间模型 | 第31-34页 |
| 4.2.2 基于ICTCLAS分词的文本特征词选取 | 第34-35页 |
| 4.2.3 基于TF-IDF的特征词贡献集构建 | 第35-37页 |
| 4.2.4 基于Word2vec的特征词语义关联集训练 | 第37-39页 |
| 4.3 领域专家知识地图构建 | 第39-44页 |
| 4.3.1 领域专家知识地图基础模型 | 第39-41页 |
| 4.3.2 基于FP-tree的领域专家合作关系构建 | 第41-42页 |
| 4.3.3 基于FP-tree的领域术语关联关系构建 | 第42-43页 |
| 4.3.4 领域专家与领域术语关联关系构建 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 领域情报研究知识库应用研究 | 第45-62页 |
| 5.1 情报研究知识库应用方案设计 | 第45页 |
| 5.2 基于文本语义空间的语义检索 | 第45-50页 |
| 5.2.1 语义检索模型构建 | 第45-48页 |
| 5.2.2 语义检索模型实证评估 | 第48-50页 |
| 5.3 专家知识地图的应用 | 第50-51页 |
| 5.3.1 基于专家合作网络的专家发现 | 第50-51页 |
| 5.3.2 基于术语关联网络的专家发现 | 第51页 |
| 5.4 领域情报分析与挖掘 | 第51-61页 |
| 5.4.1 时间分布分析 | 第52-53页 |
| 5.4.2 研究者分布分析 | 第53-54页 |
| 5.4.3 研究机构分布分析 | 第54-57页 |
| 5.4.4 研究热点分析 | 第57-58页 |
| 5.4.5 基于LDA的主题挖掘 | 第58-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 主要工作及研究创新 | 第62-63页 |
| 6.2 研究不足与展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 | 第69页 |
