基于知识图谱的事件可视分析的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 缩略词表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 可视分析的应用领域 | 第13-15页 |
| 1.3 研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3.1 RDF数据可视化 | 第15-16页 |
| 1.3.2 基于节点-连接布局的层次数据可视化 | 第16页 |
| 1.3.3 多维数据可视化 | 第16-18页 |
| 1.4 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 背景知识 | 第20-27页 |
| 2.1 基本概念 | 第20-21页 |
| 2.1.1 知识图谱概念 | 第20页 |
| 2.1.2 事件的概念 | 第20-21页 |
| 2.1.3 事件中的实体概念 | 第21页 |
| 2.2 相关技术 | 第21-25页 |
| 2.2.1 数据可视化与可视分析 | 第21-22页 |
| 2.2.2 空间数据可视分析 | 第22-23页 |
| 2.2.3 图数据库Neo4j | 第23-24页 |
| 2.2.4 浏览器端可视化组件 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于知识图谱的事件可视化算法设计 | 第27-34页 |
| 3.1 问题建模 | 第27-28页 |
| 3.2 实体的重要性程度算法 | 第28-29页 |
| 3.2.1 研究动机 | 第28页 |
| 3.2.2 研究基础 | 第28页 |
| 3.2.3 算法描述 | 第28-29页 |
| 3.3 以父节点为中心的层次布局算法 | 第29-31页 |
| 3.4 节点按时间有序排列的层次化的图算法 | 第31-32页 |
| 3.5 图中的可视化元素 | 第32-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 系统的设计与实现 | 第34-43页 |
| 4.1 事件可视分析系统总体设计 | 第34-36页 |
| 4.1.1 需求分析 | 第34页 |
| 4.1.2 架构设计 | 第34-35页 |
| 4.1.3 数据结构设计 | 第35-36页 |
| 4.2 事件可视分析系统详细设计 | 第36-39页 |
| 4.3 事件可视分析系统实现 | 第39-41页 |
| 4.3.1 开发环境 | 第39-40页 |
| 4.3.2 事件可视分析系统的实现 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 案例分析和实验结果分析 | 第43-53页 |
| 5.1 数据特点 | 第43-46页 |
| 5.1.1 产品方数据 | 第43页 |
| 5.1.2 投资方数据 | 第43-44页 |
| 5.1.3 数据统计信息 | 第44-45页 |
| 5.1.4 Neo4j可视化效果 | 第45-46页 |
| 5.2 描述性可视分析 | 第46-47页 |
| 5.3 基于图事件可视分析 | 第47-48页 |
| 5.3.1 算法测试 | 第47页 |
| 5.3.2 “ofo”融资事件的可视分析 | 第47-48页 |
| 5.4 视图关联分析 | 第48-49页 |
| 5.5 评测流程 | 第49-52页 |
| 5.5.1 评测任务 | 第49-50页 |
| 5.5.2 研究设计 | 第50页 |
| 5.5.3 实验过程 | 第50页 |
| 5.5.4 实验结果分析 | 第50-52页 |
| 5.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第53页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 作者简介 | 第60页 |
