基于SSNE的慢性疾病与食物的关系挖掘研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外在该方向的研究现状及分析 | 第11-16页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.3 国内外文献综述的简析 | 第16页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章 构建慢性疾病与食物关系图 | 第18-27页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 任务描述 | 第18-19页 |
| 2.3 数据抓取 | 第19-22页 |
| 2.3.1 慢性疾病数据 | 第19页 |
| 2.3.2 慢性疾病-食物关系数据 | 第19-21页 |
| 2.3.3 食物营养成分数据 | 第21-22页 |
| 2.4 数据清洗 | 第22-24页 |
| 2.4.1 编辑性错误 | 第22-23页 |
| 2.4.2 缺失值处理 | 第23-24页 |
| 2.5 数据对齐 | 第24-25页 |
| 2.6 生成关系图 | 第25-26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于无符号图嵌入模型的关系挖掘 | 第27-42页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 评价指标 | 第27-28页 |
| 3.3 基础定义 | 第28页 |
| 3.4 基于LINE的关系挖掘 | 第28-34页 |
| 3.4.1 LINE模型 | 第29-31页 |
| 3.4.2 LINE模型实验 | 第31-34页 |
| 3.5 基于DeepWalk的关系挖掘 | 第34-38页 |
| 3.5.1 DeepWalk模型 | 第34-37页 |
| 3.5.2 DeepWalk模型实验 | 第37-38页 |
| 3.6 基于SDNE的关系挖掘 | 第38-41页 |
| 3.6.1 SDNE模型 | 第38-40页 |
| 3.6.2 SDNE模型实验 | 第40-41页 |
| 3.7 无符号图嵌入模型实验总结 | 第41页 |
| 3.8 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于半监督符号网络向量化关系挖掘 | 第42-52页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 问题定义 | 第42-44页 |
| 4.3 SSNE模型 | 第44-48页 |
| 4.3.1 模型框架 | 第44-45页 |
| 4.3.2 损失函数 | 第45-47页 |
| 4.3.3 最优化 | 第47-48页 |
| 4.4 SSNE实验 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 食物推荐系统 | 第52-55页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 用户食物推荐 | 第52-54页 |
| 5.2.1 关系确定 | 第52页 |
| 5.2.2 食物推荐 | 第52-53页 |
| 5.2.3 推荐结果展示 | 第53-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
