| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 相似度计算研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 聚类分析研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 主要研究内容与创新点 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 科技项目的表示模型和预处理 | 第20-27页 |
| 2.1 向量空间模型 | 第20-21页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第20-21页 |
| 2.1.2 特性项的选择 | 第21页 |
| 2.2 基于可拓学的知识表示模型 | 第21-22页 |
| 2.2.1 物元知识表示模型 | 第22页 |
| 2.2.2 基于关系元的知识集关系表示 | 第22页 |
| 2.3 科技项目的知识表示模型 | 第22-23页 |
| 2.4 科技项目预处理 | 第23-26页 |
| 2.4.1 科技项目字段的选取 | 第24页 |
| 2.4.2 中文文本分词和停用词处理 | 第24-25页 |
| 2.4.3 关键词项选择 | 第25-26页 |
| 2.4.4 预处理流程 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 科技项目相似度计算 | 第27-39页 |
| 3.1 相似度计算 | 第27-30页 |
| 3.1.1 基于向量空间模型的相似度计算 | 第27-29页 |
| 3.1.2 基于语义理解的相似度计算 | 第29-30页 |
| 3.2 一种基于语义理解的VSM相似度计算方法 | 第30-31页 |
| 3.3 一种改进的基于编辑距离的句子相似度计算方法 | 第31-35页 |
| 3.3.1 编辑距离 | 第31-32页 |
| 3.3.2 改进的基于编辑距离的句子相似度计算方法 | 第32-35页 |
| 3.4 科技项目相似度计算 | 第35-36页 |
| 3.4.1 特征向量权重的动态调整 | 第35-36页 |
| 3.4.2 科技项目相似度计算 | 第36页 |
| 3.5 项目相似度计算实验结果及分析 | 第36-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 聚类算法研究 | 第39-53页 |
| 4.1 聚类技术 | 第39-40页 |
| 4.2 主要聚类方法研究 | 第40-43页 |
| 4.2.1 划分方法 | 第40-41页 |
| 4.2.2 层次方法 | 第41-42页 |
| 4.2.3 其他聚类方法 | 第42-43页 |
| 4.3 一种基于双阈值的最邻近项目聚类算法 | 第43-51页 |
| 4.3.1 常用聚类算法的不足 | 第43-44页 |
| 4.3.2 双阈值最近邻聚类算法 | 第44-46页 |
| 4.3.3 阈值的设定 | 第46-47页 |
| 4.3.4 实验结果及分析 | 第47-51页 |
| 4.4 聚类在科技项目查重系统中的应用及效果 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 科技项目相似性检测系统实现 | 第53-62页 |
| 5.1 系统体系架构 | 第53-54页 |
| 5.2 知识表示索引构建模块 | 第54-55页 |
| 5.3 相似度计算模块 | 第55-56页 |
| 5.4 聚类模块 | 第56-57页 |
| 5.5 判定模块 | 第57页 |
| 5.6 系统应用实现 | 第57-61页 |
| 5.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结和展望 | 第62-64页 |
| 6.1 本文的总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 | 第69页 |