| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1. 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2. 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3. 本文的研究内容和目的 | 第14-16页 |
| 1.4. 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 论文引用次数预测 | 第17-40页 |
| 2.1. 论文引用次数预测算法概述 | 第17-19页 |
| 2.2. 论文主题分布生成 | 第19-20页 |
| 2.3. 主题关联概率计算 | 第20-22页 |
| 2.4. 作者合作矩阵构造 | 第22-24页 |
| 2.5. 特征提取 | 第24-30页 |
| 2.5.1. 内容类特征 | 第24-27页 |
| 2.5.2. 作者类特征 | 第27-30页 |
| 2.6. 回归模型 | 第30-35页 |
| 2.6.1. 线性回归 | 第31-32页 |
| 2.6.2. 支持向量机 | 第32-33页 |
| 2.6.3. 随机森林 | 第33页 |
| 2.6.4. 梯度渐进回归树 | 第33-34页 |
| 2.6.5. 初始化的梯度渐进回归树 | 第34-35页 |
| 2.7. 基于Stacking方法的论文引用次数预测 | 第35-38页 |
| 2.8. 本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 引文推荐 | 第40-50页 |
| 3.1. 基于梯度渐进回归树的引文推荐 | 第40-43页 |
| 3.2. 候选引文选取 | 第43-48页 |
| 3.2.1. 倒排索引构建 | 第43-45页 |
| 3.2.2. 基于倒排索引的检索 | 第45-48页 |
| 3.3. 相关度特征提取 | 第48-49页 |
| 3.4. 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 系统实现与实验结果分析 | 第50-66页 |
| 4.1. 引文推荐系统 | 第50-53页 |
| 4.1.1. 系统主要功能 | 第50页 |
| 4.1.2. 系统体系结构 | 第50-53页 |
| 4.2. 实验数据 | 第53-55页 |
| 4.3. 评估指标 | 第55-56页 |
| 4.4. 论文引用次数预测实验结果 | 第56-64页 |
| 4.4.1. 不同特征集合的实验结果 | 第56-57页 |
| 4.4.2. 单个特征对结果的影响 | 第57-60页 |
| 4.4.3. 基于Stacking方法的实验结果 | 第60-64页 |
| 4.5. 引文推荐实验结果 | 第64-65页 |
| 4.6. 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |