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构建面向知识服务的医学文献相关性数据库方法研究

目录第1-7页
图目录第7-8页
表目录第8-9页
摘要第9-10页
Abstract第10-11页
1 前言第11-15页
   ·知识服务第11-13页
     ·知识服务的内涵第11-12页
     ·知识服务与信息服务的区别第12页
     ·知识服务在服务方式上的特点第12-13页
   ·文献相关性数据库建设研究涉及的概念第13-14页
     ·“相关性”第13-14页
     ·相关文献第14页
     ·文献相关性判定第14页
     ·文献相关性数据库第14页
     ·相关性检索第14页
   ·文献相关性数据库建设与知识服务的关系第14-15页
2 文献相关性数据库建设研究进展第15-17页
   ·文献相关性数据库国内外研究现状第15页
   ·文献相关性数据库建设研究概况第15-17页
     ·英文文献相关性判定算法的推导第16页
     ·中文文献相关性判定算法的探讨第16页
     ·文献相关性判定算法的优化第16页
     ·生物医学工程词表的建设研究第16页
     ·文献相关性判定算法的应用研究第16-17页
3 基于词表分词算法的医学文献相关性数据库的构建概况第17-25页
   ·向量空间模型中相似度计算公式的推导第17-19页
   ·试验数据的选取和准备第19页
   ·文献自动分类第19页
   ·文本自动分词与特征项抽取第19-20页
   ·特征项归并第20-21页
   ·特征项权重计算第21-22页
     ·常用的特征项权重计算方法第21页
     ·局域权重计算第21-22页
     ·广域权重计算第22页
   ·文献相似度计算与输出阈值的确定第22-23页
   ·文献相关性判定结果的处理第23页
   ·数据库实现效果的评价第23-24页
   ·相关性检索系统的建立第24-25页
4 基于后缀树算法的医学文献相关性数据库建设研究第25-37页
   ·后缀树第25-31页
     ·后缀树概述第25-26页
     ·后缀树的建树算法第26-28页
     ·后缀树的匹配算法第28-29页
     ·通用后缀树第29-30页
     ·后缀树的删除算法第30-31页
   ·建库的总体设想第31页
   ·前期准备工作第31-32页
   ·筛选相关文献候选集第32页
   ·构建后缀树第32-33页
     ·建树规则第32-33页
     ·建树步骤第33页
   ·文献的多元子串表示第33-34页
   ·向量化第34-35页
   ·权重计算第35页
   ·相似度计算第35-37页
     ·单个字段的相似度第35-36页
     ·两篇文献总的相似度第36-37页
5 基于后缀树算法的医学文献相关性数据库结果分析第37-45页
   ·评价指标第37页
     ·相关准率第37页
     ·相关构成比第37页
     ·相关性判定时间第37页
   ·评价方法第37-39页
     ·确定样本含量第37-38页
     ·随机抽样第38页
     ·系统的相关性判定第38页
     ·专家判定第38-39页
   ·数据分析第39-43页
     ·相关准率第39-41页
     ·相关构成比第41页
     ·相关性判定时间第41-43页
   ·结论第43页
   ·存在的不足第43-45页
6 两种相关性数据库构建方法的比较第45-50页
   ·数据测试结果的比较第45-47页
     ·三种评价指标的比较第45-46页
     ·相关文献一致率的比较第46-47页
   ·两种构建方法的共同点第47页
   ·两种构建方法的不同点第47-50页
     ·优点第47-48页
     ·缺点第48-50页
7 建议第50-52页
   ·进一步完善词表建设第50页
   ·进一步改进基于后缀树的相关性判定算法第50-51页
   ·探索其他的相关性判定方法第51-52页
参考文献第52-54页
附录第54-75页
 附录1 基于hash_map的后缀树实现的部分代码第54-58页
 附录2 随机抽样表第58-60页
 附录3 相关准率专家判定表(数据库B)第60-62页
 附录4 相关文献构成比(数据库B)第62-64页
 附录5 一般相关构成比的K-S检验结果第64-65页
 附录6 密切相关构成比的K-S检验结果第65-66页
 附录7 相关准率专家判定表(数据库A)第66-68页
 附录8 相关文献构成比(数据库A)第68-70页
 附录9 数据库A与数据库B的比较结果第70-72页
 附录10 相关文献一致率表第72-74页
 附录11 相关文献一致率的K-S检验结果第74-75页
致谢第75页

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