| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| 1.1 寻找专家的需求 | 第7页 |
| 1.2 早期寻找专家的方法 | 第7-8页 |
| 1.3 寻找专家面临的挑战 | 第8-9页 |
| 1.3.1 候选专家的识别 | 第8页 |
| 1.3.2 专家名字的识别 | 第8-9页 |
| 1.3.3 文档的重要性 | 第9页 |
| 1.3.4 文档和候选专家的联系 | 第9页 |
| 1.4 专家寻找的分类 | 第9页 |
| 1.5 生物医学领域的专家寻找 | 第9-10页 |
| 1.6 现有的专家寻找系统 | 第10-15页 |
| 1.6.1 AmetMiner | 第10-11页 |
| 1.6.2 Microsoft Academic Search | 第11-12页 |
| 1.6.3 JANE | 第12-13页 |
| 1.6.4 eTBLAST | 第13-14页 |
| 1.6.5 GoPubMed | 第14-15页 |
| 1.7 本文结构 | 第15-16页 |
| 第二章 专家寻找模型框架 | 第16-36页 |
| 2.1 专家寻找方法概述 | 第16-18页 |
| 2.1.1 候选专家的表示 | 第17页 |
| 2.1.2 候选专家与查询主题关系的确定 | 第17-18页 |
| 2.2 语言模型 | 第18-22页 |
| 2.2.1 候选人语言模型 | 第18-20页 |
| 2.2.2 文档语言模型 | 第20-21页 |
| 2.2.3 权重语言模型 | 第21-22页 |
| 2.3 主题模型 | 第22-27页 |
| 2.3.1 作者主题模型 | 第22-24页 |
| 2.3.2 作者会议主题模型 | 第24-26页 |
| 2.3.3 语言模型与主题模型的结合 | 第26-27页 |
| 2.4 专家寻找模型框架 | 第27-29页 |
| 2.4.1 文档与查询主题的关系 | 第28页 |
| 2.4.2 文档与候选专家的关系 | 第28-29页 |
| 2.4.3 文档的重要性 | 第29页 |
| 2.5 实验与分析 | 第29-35页 |
| 2.5.1 数据集 | 第29页 |
| 2.5.2 评价标准 | 第29-31页 |
| 2.5.3 评价方法 | 第31页 |
| 2.5.4 实验结果 | 第31-34页 |
| 2.5.5 结果分析 | 第34-35页 |
| 2.6 专家寻找模型框架总结 | 第35-36页 |
| 第三章 BMExpert | 第36-47页 |
| 3.1 BMExpert概况 | 第36页 |
| 3.2 BMExpert寻找专家的方法 | 第36-37页 |
| 3.3 BMExpert的实现 | 第37-39页 |
| 3.4 BMExpert的输入与输出 | 第39-41页 |
| 3.4.1 BMExpert的输入 | 第39-40页 |
| 3.4.2 BMExpert的输出 | 第40-41页 |
| 3.5 案例研究 | 第41-42页 |
| 3.5.1 MHC peptide binding prediction | 第41-42页 |
| 3.5.2 Text mining | 第42页 |
| 3.6 BMExpert评价 | 第42-44页 |
| 3.6.1 评价标准 | 第42-43页 |
| 3.6.2 对比方法 | 第43-44页 |
| 3.6.3 评价方法 | 第44页 |
| 3.7 BMExpert实验结果及分析 | 第44-47页 |
| 第四章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 4.1 总结 | 第47页 |
| 4.2 未来工作的展望 | 第47-49页 |
| 4.2.1 专家寻找模型框架的展望 | 第47页 |
| 4.2.2 BMExpert系统的展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |