| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第12-15页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13-15页 |
| ·科技监测内涵 | 第15-16页 |
| ·科技监测的概念 | 第15-16页 |
| ·科技监测的特点 | 第16页 |
| ·研究问题、内容及方法 | 第16-19页 |
| ·研究目标与问题 | 第16-17页 |
| ·研究的主要内容 | 第17-18页 |
| ·研究的方法 | 第18-19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 2 相关研究的理论基础与技术方法 | 第21-43页 |
| ·科技监测的相关研究 | 第21-31页 |
| ·科技监测的常用技术方法 | 第21-26页 |
| ·科技监测应用系统 | 第26-27页 |
| ·科技监测相关研究方向及面临的挑战 | 第27-31页 |
| ·主题模型内涵 | 第31-33页 |
| ·主题模型原理 | 第31-32页 |
| ·科技监测与主题模型 | 第32-33页 |
| ·主题模型研究的发展历程 | 第33-39页 |
| ·基于文献计量学分析的国内外研究现状 | 第33-36页 |
| ·主题模型研究的演化历程 | 第36-39页 |
| ·LDA主题模型 | 第39-42页 |
| ·模型表示 | 第39-40页 |
| ·LDA相关研究模型 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 3 基于LDA主题模型的科技监测体系与方法研究 | 第43-59页 |
| ·主题的定义 | 第43-45页 |
| ·基于主题模型的科技监测体系结构 | 第45-46页 |
| ·相关问题分析 | 第45页 |
| ·科技监测体系结构 | 第45-46页 |
| ·基于LDA主题模型的主题监测识别 | 第46-49页 |
| ·LDA文档主题建模 | 第46-47页 |
| ·模型推理求解 | 第47-49页 |
| ·全局主题强度度量 | 第49页 |
| ·主题强度演化与主题相似度 | 第49-52页 |
| ·主题强度演化模式 | 第50-51页 |
| ·基于Kullback—-Leibler Divergence的主题相似度 | 第51-52页 |
| ·基于LDA主题模型的主题追踪演化 | 第52-57页 |
| ·主题数量确定 | 第54-55页 |
| ·主题演化方式 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 4 基于主题模型的科技监测原型系统设计与实现 | 第59-78页 |
| ·科技监测原型系统的总体设计 | 第59-60页 |
| ·科技监测原型系统设计总体架构 | 第59-60页 |
| ·科技监测原型系统模块设计 | 第60页 |
| ·实验数据准备 | 第60-63页 |
| ·实验数据载体 | 第60-61页 |
| ·数据加工 | 第61-63页 |
| ·实现工具平台 | 第63-66页 |
| ·数据输入 | 第64-65页 |
| ·程序执行 | 第65-66页 |
| ·数据输出 | 第66页 |
| ·主题监测与识别演示 | 第66-72页 |
| ·全局主题抽取 | 第66-69页 |
| ·局部主题抽取 | 第69-71页 |
| ·文档支持度 | 第71-72页 |
| ·主题演化演示 | 第72-76页 |
| ·主题强度演化 | 第72-73页 |
| ·主题内容演化 | 第73-75页 |
| ·主题特征词分布及共现网络 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 5 面向科技监测的主题模型衍生应用研究 | 第78-82页 |
| ·科技报告相似度监测研究 | 第78-79页 |
| ·文档相似度监测 | 第78-79页 |
| ·科技报告相似度监测实证 | 第79页 |
| ·科技报告推荐研究 | 第79-81页 |
| ·基于兴趣的推荐模型 | 第79-80页 |
| ·科技报告推荐实证 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 6 总结 | 第82-85页 |
| ·本文主要创新点 | 第82-83页 |
| ·本文不足之处 | 第83页 |
| ·后续研究工作 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 附录 | 第90页 |