| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 信息发现研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 数据社区发现研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.3 基于数据社区的信息发现研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第18页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第18-21页 |
| 第2章 信息发现与数据社区相关理论 | 第21-32页 |
| 2.1 信息发现相关理论 | 第21-23页 |
| 2.1.1 信息发现相关定义 | 第21页 |
| 2.1.2 信息发现原理 | 第21-23页 |
| 2.2 数据社区相关理论 | 第23-29页 |
| 2.2.1 基于网络结构特征的社区发现 | 第25-28页 |
| 2.2.2 基于节点内容属性的社区发现 | 第28-29页 |
| 2.3 基于数据社区的信息发现 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 领域数据图信息发现算法设计 | 第32-53页 |
| 3.1 数据社区的发现 | 第32-39页 |
| 3.1.1 基于结构和主题的相似计算 | 第32-36页 |
| 3.1.2 基于结构和主题的数据社区发现算法设计 | 第36-38页 |
| 3.1.3 社区发现算法性能分析 | 第38-39页 |
| 3.2 基于数据社区信息发现模型的构建 | 第39-44页 |
| 3.2.1 基于数据社区信息发现的总体框架 | 第39-41页 |
| 3.2.2 基于数据社区信息发现的数据模型 | 第41-42页 |
| 3.2.3 基于数据社区信息发现的查询处理机制 | 第42-43页 |
| 3.2.4 基于数据社区信息发现结果的定义 | 第43-44页 |
| 3.3 基于数据社区信息发现算法的设计 | 第44-49页 |
| 3.3.1 基于数据社区信息发现算法设计基本思路和原则 | 第44页 |
| 3.3.2 数据社区相关性计算 | 第44-46页 |
| 3.3.3 基于数据社区信息发现算法设计 | 第46-49页 |
| 3.4 信息发现结果排序策略的设计 | 第49-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 原型系统设计与实现 | 第53-67页 |
| 4.1 系统分析与设计 | 第53-57页 |
| 4.1.1 系统总体设计与分析 | 第53-55页 |
| 4.1.2 系统模块设计 | 第55-57页 |
| 4.2 系统实现 | 第57-59页 |
| 4.2.1 开发环境的配置 | 第57-58页 |
| 4.2.2 系统实现 | 第58-59页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第59-65页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第59-60页 |
| 4.3.2 评估方法 | 第60-61页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第61-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 论文总结 | 第67页 |
| 5.2 工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |