基于共同作者图的合作者推荐系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-15页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 本文主要工作 | 第13页 |
| 1.3 本文的内容组织结构 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 相关研究综述 | 第15-29页 |
| 2.1 共同作者图的相关研究 | 第15-19页 |
| 2.1.1 随机关系网络 | 第15页 |
| 2.1.2 共同作者图 | 第15-19页 |
| 2.2 推荐系统 | 第19-21页 |
| 2.2.1 基于内容的推荐系统 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于协同过滤的推荐系统 | 第21页 |
| 2.3 主题模型及文本分类 | 第21-27页 |
| 2.3.1 网络数据获取与分析 | 第21-25页 |
| 2.3.2 主题生成模型 | 第25-26页 |
| 2.3.3 主题模型文本分类 | 第26-27页 |
| 2.4 数据驱动文档(D3)可视化工具 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 共同作者图的建立 | 第29-37页 |
| 3.1 共同作者图的数据获取和加载 | 第29-32页 |
| 3.1.1 论文元数据的抓取与解析 | 第30-31页 |
| 3.1.2 共同作者图的建立与数据分析 | 第31-32页 |
| 3.2 基于摘要内容的论文主题分类 | 第32-36页 |
| 3.2.1 主题分类模型 | 第32-33页 |
| 3.2.2 LDA聚类论文摘要实验 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 共同作者图相似度计算 | 第37-50页 |
| 4.1 顶点相似度的计算 | 第37-46页 |
| 4.1.1 传统顶点相似度计算 | 第37-39页 |
| 4.1.2 基于路径加权关系强度的顶点相似度计算 | 第39-44页 |
| 4.1.3 顶点相似度的实验结果 | 第44-46页 |
| 4.2 主题相似度的计算 | 第46-48页 |
| 4.3 合作者推荐系统的推荐相似度 | 第48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 合作者推荐系统设计与实现 | 第50-65页 |
| 5.1 合作者推荐系统的设计 | 第50-57页 |
| 5.1.1 合作者推荐系统的数据库设计 | 第50-55页 |
| 5.1.2 合作者推荐系统的业务框架 | 第55-57页 |
| 5.2 合作者推荐系统的实现 | 第57-64页 |
| 5.2.1 共同作者图检索模块 | 第57-59页 |
| 5.2.2 合作者推荐模块 | 第59-62页 |
| 5.2.3 用户权限管理和论文上传模块 | 第62-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
