| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-15页 |
| 1.3 研究内容与创新点 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-17页 |
| 第2章 相关技术概述 | 第17-27页 |
| 2.1 文档表示模型 | 第17-18页 |
| 2.1.1 向量空间模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 结构化模型 | 第18页 |
| 2.2 主题模型 | 第18-21页 |
| 2.2.1 概率隐性语义索引 | 第19-20页 |
| 2.2.2 LDA模型 | 第20-21页 |
| 2.3 语言模型 | 第21-23页 |
| 2.4 图核 | 第23-26页 |
| 2.4.1 基于随机游走的图核 | 第23-24页 |
| 2.4.2 基于最短路径的图核 | 第24-25页 |
| 2.4.3 Weisfeiler-Lehman同构检测 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于Word2vec和Weisfeiler-Lehman同构检测的图核及其应用 | 第27-43页 |
| 3.1 文本的词向量 | 第27-29页 |
| 3.2 结点标签映射 | 第29-30页 |
| 3.3 基于Weisfeiler-Lehman的图核 | 第30-33页 |
| 3.3.1 Weisfeiler-Lehman子树核 | 第31-32页 |
| 3.3.2 Weisfeiler-Lehman最短路径核 | 第32-33页 |
| 3.4 实验结果与评估 | 第33-42页 |
| 3.4.1 实验过程及参数设置 | 第34页 |
| 3.4.2 实验结果及评估 | 第34-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于LDA主题模型和邻居哈希的图核及其应用 | 第43-61页 |
| 4.1 任务概述 | 第43-44页 |
| 4.2 文本的图结构 | 第44-45页 |
| 4.3 图结点的语义化 | 第45-46页 |
| 4.4 基于邻居哈希的图核 | 第46-50页 |
| 4.4.1 邻居哈希运算 | 第47-49页 |
| 4.4.2 基于邻居哈希的图核 | 第49-50页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第50-59页 |
| 4.5.1 数据描述 | 第50-51页 |
| 4.5.2 参数设置 | 第51页 |
| 4.5.3 实验结果及评估 | 第51-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 论文总结 | 第61-62页 |
| 5.2 工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第69页 |
