基于Web文本挖掘的科技项目评价辅助系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·科技项目评价的研究背景 | 第10-12页 |
| ·科技项目评价概述 | 第10页 |
| ·国内外相关研究现状 | 第10-12页 |
| ·Web文本挖掘概述 | 第12-15页 |
| ·Web数据挖掘 | 第12-13页 |
| ·Web文本挖掘 | 第13-15页 |
| ·本文的编写与组织 | 第15-16页 |
| 第2章 科技项目评价相关技术方法概述 | 第16-19页 |
| ·Web文本挖掘相关技术 | 第16页 |
| ·字符串的匹配 | 第16页 |
| ·分词技术 | 第16页 |
| ·句子相似度 | 第16-17页 |
| ·物元模型和层次模型 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 科技项目评价指标体系和样本库研究 | 第19-30页 |
| ·科技项目评价指标体系的研究 | 第19-22页 |
| ·传统科技项目评价的指标体系 | 第19-20页 |
| ·科技项目评价指标体系的设计和构建 | 第20-22页 |
| ·科技项目样本库的研究 | 第22-29页 |
| ·科技项目信息的采集 | 第22-23页 |
| ·科技项目指标信息分类 | 第23-26页 |
| ·指标等级判定 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 科技项目指标评价方法研究 | 第30-38页 |
| ·传统的句子相似度计算方法分析 | 第30-31页 |
| ·TF-IDF | 第30页 |
| ·词性划分和差额法 | 第30-31页 |
| ·改进的句子相似度计算方法 | 第31-35页 |
| ·预处理 | 第32-33页 |
| ·候选语句筛选 | 第33页 |
| ·分词和词性标注 | 第33页 |
| ·带权二分图最大匹配算法 | 第33-35页 |
| ·实验验证及其结果分析 | 第35-37页 |
| ·实验准备 | 第35页 |
| ·实验过程和结果分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 科技项目综合评价方法研究 | 第38-45页 |
| ·综合评价概述 | 第38页 |
| ·建立物元—层次模型 | 第38-41页 |
| ·指标值的无量纲化处理 | 第38-39页 |
| ·指标权重的确定 | 第39页 |
| ·物元-层次综合评价方法 | 第39-41页 |
| ·科技项目评价实例 | 第41-44页 |
| ·实例评价 | 第41-44页 |
| ·结果分析 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第6章 科技项目评价辅助系统设计与原型实现 | 第45-53页 |
| ·科技项目评价辅助系统设计 | 第45-47页 |
| ·系统设计目标及总体架构 | 第45-46页 |
| ·系统功能描述 | 第46-47页 |
| ·科技项目信息获取模块 | 第47-48页 |
| ·信息获取模块功能设计 | 第47-48页 |
| ·信息预处理模块 | 第48页 |
| ·预处理模块功能设计 | 第48页 |
| ·中文分词与词性标注 | 第48页 |
| ·科技项目评价模块 | 第48-50页 |
| ·科技项目文本信息分类 | 第49页 |
| ·科技项目单项指标模糊评价 | 第49-50页 |
| ·科技项目综合指标模糊评价 | 第50页 |
| ·系统特色及应用效果 | 第50-53页 |
| 第7章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 | 第60页 |
