基于概念层次的网络挖掘技术
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 引言 | 第11-13页 |
| 2 相关研究工作 | 第13-19页 |
| 2.1 概念与概念层次建立 | 第13-15页 |
| 2.1.1 人工标注的概念层次 | 第14页 |
| 2.1.2 半标注的概念层次 | 第14-15页 |
| 2.1.3 自动概念层次建立 | 第15页 |
| 2.2 概念层次的应用 | 第15-17页 |
| 2.3 概念层次的表示 | 第17-18页 |
| 2.4 其他与本工作相关内容 | 第18-19页 |
| 3 概念与概念层次的建立 | 第19-24页 |
| 3.1 概述 | 第19页 |
| 3.2 社会化标注介绍 | 第19-20页 |
| 3.3 基于社会化标注的概念层次建立 | 第20-24页 |
| 3.3.1 概念的定义 | 第20-21页 |
| 3.3.2 偏序关系 | 第21-22页 |
| 3.3.3 概念层次的建立 | 第22-24页 |
| 4 概念层次在网络挖掘中的应用 | 第24-44页 |
| 4.1 概述 | 第24-26页 |
| 4.2 关键词推荐问题 | 第26-28页 |
| 4.3 基于概念层次的关键词推荐技术 | 第28-37页 |
| 4.3.1 模型框架 | 第28-29页 |
| 4.3.2 概念层次的建立 | 第29-30页 |
| 4.3.3 关键词与概念层次的映射 | 第30-32页 |
| 4.3.4 关键词推荐 | 第32-37页 |
| 4.4 实验 | 第37-44页 |
| 4.4.1 数据集 | 第37-38页 |
| 4.4.2 评估手段 | 第38页 |
| 4.4.3 概念层次的评估 | 第38-39页 |
| 4.4.4 概念归类的评估 | 第39-41页 |
| 4.4.5 直接推荐 | 第41-42页 |
| 4.4.6 实例分析 | 第42-44页 |
| 5 概念层次的可视化技术研究 | 第44-59页 |
| 5.1 面向概念层次的可视化概述 | 第44-45页 |
| 5.2 布局算法 | 第45-51页 |
| 5.2.1 力导向布局 | 第45-46页 |
| 5.2.2 自组织映射 | 第46-48页 |
| 5.2.3 质心Voronoi 布局 | 第48-51页 |
| 5.3 层次化绘制 | 第51-55页 |
| 5.3.1 树图 | 第51-54页 |
| 5.3.2 层次化质心Voronoi 布局 | 第54-55页 |
| 5.4 交互与优化体验 | 第55-56页 |
| 5.4.1 细节控制 | 第55-56页 |
| 5.4.2 自由缩放 | 第56页 |
| 5.4.3 名字标识 | 第56页 |
| 5.5 用户调查 | 第56-59页 |
| 5.5.1 评估方式 | 第56-57页 |
| 5.5.2 评估结果 | 第57-59页 |
| 6 总结和展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第66页 |
