面向文本信息的社会网络提取技术研究及其应用
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·课题背景 | 第12-13页 |
| ·课题研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关研究 | 第15-22页 |
| ·社会网络理论 | 第15-16页 |
| ·弱联结理论 | 第15页 |
| ·结构空洞理论 | 第15-16页 |
| ·社会网络提取中的实体信息挖掘技术 | 第16-17页 |
| ·社会网络提取中的特征提取 | 第17-19页 |
| ·端到端社会网络提取系统中的特征提取 | 第18页 |
| ·NEXAS系统中的特征提取 | 第18页 |
| ·Junichiro Mori研究中的特征提取 | 第18-19页 |
| ·社会网络提取中的相似度计算 | 第19-21页 |
| ·基于欧氏距离的相似度计算 | 第19页 |
| ·基于向量内积的相似度计算 | 第19-20页 |
| ·基于向量夹角余弦的相似度计算 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章基于用户行为的社会网络提取系统结构 | 第22-28页 |
| ·SNES的工作流程 | 第22-23页 |
| ·SNES的系统结构 | 第23-25页 |
| ·用户行为采集器 | 第24页 |
| ·预处理模块 | 第24页 |
| ·文本特征提取模块 | 第24-25页 |
| ·相似度计算模块 | 第25页 |
| ·社会网络构建模块 | 第25页 |
| ·SNES系统的特点 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 面向文本信息的特征提取算法改进 | 第28-36页 |
| ·传统特征提取算法 | 第28-29页 |
| ·反文档频率权重评价 | 第28页 |
| ·信噪比 | 第28页 |
| ·互信息量 | 第28-29页 |
| ·信息增益 | 第29页 |
| ·TFIDF | 第29页 |
| ·文本特征提取算法分析与改进 | 第29-31页 |
| ·TFIDF算法分析 | 第29-30页 |
| ·权值因子 | 第30-31页 |
| ·E-TFIDF特征提取算法设计 | 第31-34页 |
| ·问题描述 | 第31页 |
| ·算法设计 | 第31-34页 |
| ·实验及结果分析 | 第34-35页 |
| ·实验方法 | 第34页 |
| ·实验数据分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 面向文本信息的相似度混合算法 | 第36-44页 |
| ·基于层次结构的相似度算法 | 第36-37页 |
| ·向量夹角余弦算法的分析与改进 | 第37-38页 |
| ·向量夹角余弦算法的分析 | 第37-38页 |
| ·向量夹角余弦算法的改进 | 第38页 |
| ·面向文本信息的相似度混合算法设计 | 第38-41页 |
| ·问题描述 | 第39页 |
| ·算法设计 | 第39-41页 |
| ·实验及结果分析 | 第41-43页 |
| ·实验方法 | 第42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 SNES的实现与评测 | 第44-59页 |
| ·SNES的实现 | 第44-52页 |
| ·SNES的实现平台简介 | 第44-45页 |
| ·SNES的系统原型 | 第45页 |
| ·SNES的功能模块实现. | 第45-52页 |
| ·实验与评测 | 第52-58页 |
| ·测试评价指标 | 第52-53页 |
| ·测试环境 | 第53页 |
| ·测试方法 | 第53-54页 |
| ·测试结果分析 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第七章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·全文工作总结 | 第59-60页 |
| ·下一步工作展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第66页 |
