面向科学研究领域的信息制图法研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 论文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 相关研究综述 | 第15-25页 |
| 2.1 信息制图法 | 第15-16页 |
| 2.2 科研文献的表示学习 | 第16-21页 |
| 2.2.1 文本表示学习 | 第16-20页 |
| 2.2.2 网络表示学习 | 第20-21页 |
| 2.3 网络链接预测 | 第21-23页 |
| 2.3.1 问题定义 | 第21页 |
| 2.3.2 基于结点的拓扑相似性 | 第21-22页 |
| 2.3.3 基于路径的拓扑相似性 | 第22-23页 |
| 2.4 复杂网络分析 | 第23-24页 |
| 2.4.1 结点关键性度量方法 | 第23页 |
| 2.4.2 边关键性度量方法 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 科研文献的综合表示学习 | 第25-40页 |
| 3.1 文本表示方法 | 第25-29页 |
| 3.1.1 词汇的向量表示 | 第25-26页 |
| 3.1.2 段向量:分布式记忆模型 | 第26-28页 |
| 3.1.3 无词序的段向量:分布式词袋模型 | 第28-29页 |
| 3.2 网络结点的表示学习 | 第29-31页 |
| 3.2.1 随机游走 | 第29-30页 |
| 3.2.2 深度游走 | 第30-31页 |
| 3.3 科研文献的综合向量表示 | 第31页 |
| 3.3.1 基于语义链接的综合向量表示 | 第31页 |
| 3.3.2 基于预训练嵌入的综合向量表示 | 第31页 |
| 3.4 实验设计与分析 | 第31-39页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第31-32页 |
| 3.4.2 预处理 | 第32-33页 |
| 3.4.3 段向量学习效果可视化 | 第33-34页 |
| 3.4.4 文本分类效果与分析 | 第34-37页 |
| 3.4.5 链接预测效果与分析 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 信息网络生成和优化 | 第40-50页 |
| 4.1 信息网络生成 | 第40-41页 |
| 4.1.1 多层感知机预测器 | 第40页 |
| 4.1.2 信息网络生成方法 | 第40-41页 |
| 4.2 基于网络连通度的信息网络优化方案 | 第41-46页 |
| 4.2.1 网络链接重要性度量方法 | 第42-43页 |
| 4.2.2 基于网络效率的评价算法 | 第43-44页 |
| 4.2.3 两种典型局部网络的简化和整合 | 第44-46页 |
| 4.3 实验与分析 | 第46-49页 |
| 4.3.1 关键路径发现效果与分析 | 第47-48页 |
| 4.3.2 弱关键性边移除效果与分析 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 信息地图检索系统的设计和实现 | 第50-59页 |
| 5.1 系统研究背景和意义 | 第50页 |
| 5.2 系统架构设计 | 第50-52页 |
| 5.2.1 数据访问层 | 第51-52页 |
| 5.2.2 业务逻辑层 | 第52页 |
| 5.2.3 表示层 | 第52页 |
| 5.3 系统实现 | 第52-55页 |
| 5.3.1 系统环境配置 | 第52-53页 |
| 5.3.2 数据集介绍 | 第53页 |
| 5.3.3 数据库介绍 | 第53页 |
| 5.3.4 文本数据预处理 | 第53-54页 |
| 5.3.5 网络应用架构 | 第54页 |
| 5.3.6 可视化模块 | 第54-55页 |
| 5.4 系统演示 | 第55-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第65页 |
