| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-10页 |
| ·论文研究背景 | 第8-9页 |
| ·论文研究内容以及组织结构 | 第9-10页 |
| 2 链接分析和引文分析的研究 | 第10-29页 |
| ·Web数据挖掘中的链接分析 | 第10-18页 |
| ·Web搜索引擎 | 第10-15页 |
| ·链接分析模型 | 第15-18页 |
| ·引文分析介绍 | 第18-29页 |
| ·引文分析的相关概念 | 第18-20页 |
| ·基于引文的检索系统 | 第20-23页 |
| ·引文图模型 | 第23-24页 |
| ·引文分析的相关算法及存在的问题 | 第24-29页 |
| 3 RWGC-CC:基于相关系数的改进的引文分析算法 | 第29-40页 |
| ·RWGC-CC模型相关概念 | 第29-32页 |
| ·概率论中的相关系数 | 第29页 |
| ·RWGC-CC模型中变量、数学期望，标准差的概念 | 第29-30页 |
| ·Markov随机游走过程 | 第30-31页 |
| ·RWGC算法描述 | 第31-32页 |
| ·RWGC-CC模型与算法描述 | 第32-37页 |
| ·RWGC-CC模型描述 | 第32页 |
| ·RWGC-CC算法 | 第32-37页 |
| ·RWGC-CC算法模型分析与比较 | 第37-40页 |
| ·RWGC-CC算法模型分析 | 第37-38页 |
| ·RWGC-CC算法与原RWGC算法的比较 | 第38-40页 |
| 4 RWGC-CC算法实验平台设计与结果分析评价 | 第40-55页 |
| ·RWGC-CC算法实验平台设计 | 第40-41页 |
| ·系统工作流程概述 | 第40页 |
| ·数据存储及数据结构设计 | 第40-41页 |
| ·RWGC-CC算法平台核心模块介绍与实现 | 第41-46页 |
| ·文献URL下载模块 | 第41-43页 |
| ·网页源文件下载模块 | 第43-44页 |
| ·相似度计算模块 | 第44-46页 |
| ·社区可视化模块 | 第46页 |
| ·实验方案及参数设置 | 第46-47页 |
| ·实验性能分析与结果评价 | 第47-55页 |
| ·算法的效率比较 | 第47-48页 |
| ·算法结果的权威性评价 | 第48-53页 |
| ·算法结果分析 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |