| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究内容及组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 相关技术研究 | 第13-23页 |
| ·信息检索的检索模型 | 第13-16页 |
| ·共现分析 | 第16-18页 |
| ·基于链接分析的页面排序算法PageRank | 第18-20页 |
| ·数据融合 | 第20-21页 |
| ·专家检索方法 | 第21-22页 |
| ·两个概率模型 | 第21-22页 |
| ·专家选举模型 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 改进专家选举模型Dev-Voting Model | 第23-43页 |
| ·专家检索基本模型分析 | 第23-29页 |
| ·模型对比 | 第23-24页 |
| ·选举模型应用与分析 | 第24-29页 |
| ·改进选举模型Dev-Voting Model | 第29-41页 |
| ·主题文档关系建模 | 第32-33页 |
| ·专家文档关系建模 | 第33-36页 |
| ·专家-文档关系建模的实现 | 第36-41页 |
| ·统计专业相关性投票 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 专家排名算法Expert Rank | 第43-55页 |
| ·专家排名算法Expert Rank | 第43-46页 |
| ·算法思想来源 | 第43-44页 |
| ·Expert Rank算法 | 第44-46页 |
| ·专家关系挖掘 | 第46-52页 |
| ·基于共现的候选者关系挖掘 | 第47-50页 |
| ·基于文档链接的候选者关系挖掘 | 第50-51页 |
| ·候选者关系合并 | 第51-52页 |
| ·专家排名算法的实现 | 第52-54页 |
| ·候选者共现矩阵构建 | 第53-54页 |
| ·候选者引用关系挖掘 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 实验测试及结果分析 | 第55-61页 |
| ·实验设计 | 第55页 |
| ·实验语料 | 第55-56页 |
| ·评测指标 | 第56-57页 |
| ·Dev-Voting Model测试结果与分析 | 第57-59页 |
| ·Expert Rank测试结果与分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 工作总结与展望 | 第61-63页 |
| ·工作总结 | 第61页 |
| ·未来工作 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67页 |