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基于多源数据的企业潜在技术需求点识别

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11页
    1.2 国内外研究评述第11-17页
        1.2.1 企业技术需求获取研究现状第11-13页
        1.2.2 非结构化文本处理研究现状第13-14页
        1.2.3 多源数据研究现状第14-15页
        1.2.4 技术供需匹配研究现状第15页
        1.2.5 技术需求聚类研究现状第15-16页
        1.2.6 研究评述第16-17页
    1.3 研究内容及技术路线第17-20页
        1.3.1 研究内容第17-18页
        1.3.2 技术路线图第18-20页
第2章 基础理论方法介绍第20-32页
    2.1 自然语言处理基本问题介绍第20-24页
        2.1.1 文本分词技术第20-21页
        2.1.2 文本分布式表达——词向量第21-23页
        2.1.3 文本相似度计算第23-24页
    2.2 传统BM25算法介绍第24-25页
    2.3 需求类型识别方法介绍第25-29页
        2.3.1 K均值聚类法第25-26页
        2.3.2 模糊C均值聚类法第26-28页
        2.3.3 自组织映射神经网络SOM第28-29页
    2.4 决策树类别特征提取理论第29-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第3章 供需匹配视角下基于语义相似的需求点筛选第32-40页
    3.1 企业技术需求点识别框架第32-33页
        3.1.1 企业技术需求点识别背景第32页
        3.1.2 企业技术需求点筛选流程第32-33页
    3.2 企业网络技术需求获取第33-34页
        3.2.1 网络数据采集与文本预处理第33-34页
        3.2.2 基于TextRank算法提取技术需求文本关键短语第34页
    3.3 专利供给知识库构建第34-36页
        3.3.1 构造转让专利索引库第34-35页
        3.3.2 BM25相关度搜索模型第35-36页
    3.4 供需视角下企业技术需求点识别第36-38页
        3.4.1 技术供需文本语义相似度计算第36-37页
        3.4.2 技术供需文本语义匹配权值计算第37-38页
        3.4.3 技术需求点筛选第38页
    3.5 本章小结第38-40页
第4章 基于双层聚类识别企业技术需求第40-50页
    4.1 基于双层聚类的企业技术需求识别思路第40-41页
    4.2 基于多源数据的特征处理第41-43页
        4.2.1 特征数据提取第41-43页
        4.2.2 特征数据加工第43页
    4.3 技术需求双层聚类第43-47页
        4.3.1 确定最佳聚类数目第44-45页
        4.3.2 第1层——SOM神经网络聚类确定聚类中心点第45-46页
        4.3.3 第2层——K-Means算法聚类第46页
        4.3.4 评价聚类效果第46-47页
    4.4 CART决策树提取技术类别特征第47-48页
    4.5 本章小结第48-50页
第5章 企业技术需求筛选与识别实证研究第50-66页
    5.1 基于供需识别下技术需求词提取第50-51页
        5.1.1 网络数据源获取第50页
        5.1.2 技术需求关键词提取第50-51页
    5.2 基于供需匹配的技术需求识别框架第51-53页
        5.2.1 构建技术供给知识库第51-52页
        5.2.2 技术供需文本语义匹配权值计算第52-53页
    5.3 基于多源数据的企业技术识别第53-64页
        5.3.1 基于多源数据特征预处理第53-55页
        5.3.2 基于多源数据特征双层聚类第55-56页
        5.3.3 技术词划分类别分析第56-64页
    5.4 本章小结第64-66页
结论及不足第66-68页
参考文献第68-74页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第74-76页
致谢第76-77页

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