| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本论文的章节安排 | 第17-18页 |
| 第二章 理论基础和相关研究 | 第18-29页 |
| 2.1 文本内容表示 | 第18-20页 |
| 2.1.1 向量空间模型 | 第18-19页 |
| 2.1.2 特征选取 | 第19-20页 |
| 2.2 相似度计算方法 | 第20-21页 |
| 2.3 重启动的随机游走 | 第21-28页 |
| 2.3.1 基本理论 | 第21-23页 |
| 2.3.2 相关算法 | 第23-28页 |
| 2.3.3 算法分析 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 数据集来源及相关处理 | 第29-35页 |
| 3.1 实验数据来源 | 第29-30页 |
| 3.2 实验数据预处理 | 第30-31页 |
| 3.3 实验数据集划分 | 第31-32页 |
| 3.4 评价指标 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 一种结合标签数据图模型的新发表论文推荐方法 | 第35-54页 |
| 4.1 学术论文相关性 | 第36-38页 |
| 4.1.1 文本向量化 | 第36-37页 |
| 4.1.2 基本相关性计算 | 第37页 |
| 4.1.3 相关性强化方法 | 第37-38页 |
| 4.2 UAGMT构建 | 第38-43页 |
| 4.2.1 层间联系 | 第39-40页 |
| 4.2.2 层内联系 | 第40-41页 |
| 4.2.3 转移概率矩阵 | 第41-43页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第43-53页 |
| 4.3.1 基线算法 | 第43-46页 |
| 4.3.2 敏感性参数 | 第46-49页 |
| 4.3.3 效率评估 | 第49-50页 |
| 4.3.4 标签作用 | 第50-51页 |
| 4.3.5 用户网络和论文文本作用 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 一种多源异构图模型的学术论文标签推荐方法 | 第54-69页 |
| 5.1 多源异构图模型构建 | 第55-58页 |
| 5.1.1 多源异构图模型 | 第55-56页 |
| 5.1.2 MSHG衍变方法 | 第56页 |
| 5.1.3 MSHG边关系 | 第56-57页 |
| 5.1.4 转移概率矩阵 | 第57-58页 |
| 5.2 实验设计 | 第58-68页 |
| 5.2.1 基线方法 | 第58-59页 |
| 5.2.2 实验结果分析 | 第59-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69-70页 |
| 6.2 展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第76-77页 |