| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 异构信息网络挖掘 | 第12-14页 |
| 1.1.2 基于图的可视化分析 | 第14-15页 |
| 1.2 本文工作 | 第15-16页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关工作 | 第18-23页 |
| 2.1 信息提取相关研究 | 第18-21页 |
| 2.1.1 命名实体识别相关研究 | 第18-19页 |
| 2.1.2 关联提取相关研究 | 第19-21页 |
| 2.2 PageRank改进相关研究 | 第21-23页 |
| 第3章 实体关联网络的构建 | 第23-31页 |
| 3.1 数据集 | 第23页 |
| 3.2 信息提取 | 第23-27页 |
| 3.2.1 数据预处理 | 第24页 |
| 3.2.2 事件模板 | 第24-25页 |
| 3.2.3 基于解析树相似性聚类的事件提取方法 | 第25-27页 |
| 3.3 关系建立 | 第27-30页 |
| 3.3.1 地点-地点关联 | 第28页 |
| 3.3.2 机构-机构关联 | 第28-29页 |
| 3.3.3 机构-地点关联 | 第29页 |
| 3.3.4 人-人关联 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于关联网络的可视化分析 | 第31-43页 |
| 4.1 Early-stop思想 | 第31-32页 |
| 4.2 GraphChi图计算模型 | 第32-34页 |
| 4.2.1 PageRank的定义 | 第32-33页 |
| 4.2.2 GraphChi的处理模型 | 第33-34页 |
| 4.3 针对PageRank的Early-stop算法 | 第34-37页 |
| 4.3.1 Grouping | 第34-35页 |
| 4.3.2 Parallel Updating | 第35-37页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第37-42页 |
| 4.4.1 实验用数据集 | 第37-38页 |
| 4.4.2 测评度量 | 第38-39页 |
| 4.4.3 基准方法 | 第39页 |
| 4.4.4 结果分析 | 第39-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 总结 | 第43页 |
| 5.2 展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第50-51页 |
| 附件 | 第51页 |