| 摘要 | 第11-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第14-32页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.1.1 研究科研态势演化图谱是把握新科技革命的内在要求 | 第14页 |
| 1.1.2 研究科研态势演化图谱是开展科技论证的内在要求 | 第14页 |
| 1.1.3 研究科研态势演化图谱是加速科技创新的必然要求 | 第14-15页 |
| 1.1.4 研究科研态势演化图谱是推动国防科技和武器装备自主创新的迫切要求 | 第15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-29页 |
| 1.2.1 科研态势演化图谱相关研究情况 | 第15-22页 |
| 1.2.2 深度神经网络语言模型研究现状 | 第22-29页 |
| 1.3 三维科研态势演化图谱方法框架 | 第29-30页 |
| 1.3.1 问题定义 | 第29页 |
| 1.3.2 研究框架 | 第29-30页 |
| 1.4 论文主要内容及创新点 | 第30-32页 |
| 1.4.1 论文主要内容 | 第30-31页 |
| 1.4.2 论文的创新点 | 第31-32页 |
| 第2章 基于分布式表示的关键词向量生成 | 第32-51页 |
| 2.1 关键词结构向量的数学描述 | 第32-35页 |
| 2.1.1 网络与网络嵌入 | 第33页 |
| 2.1.2 关键词共现网络与关键词结构向量表示 | 第33-34页 |
| 2.1.3 关键词结构向量的求解 | 第34-35页 |
| 2.1.4 模型的求解方法优化 | 第35页 |
| 2.2 关键词语义向量表示 | 第35-43页 |
| 2.2.1 基于Word2vec的关键词语义向量表示 | 第37-39页 |
| 2.2.2 基于Labeled LDA和Word2vec的关键词语义向量表示 | 第39-43页 |
| 2.3 关键词结构-语义混合向量（张量） | 第43-44页 |
| 2.3.1 加权集成法 | 第44页 |
| 2.3.2 向量连接法 | 第44页 |
| 2.3.3 张量法 | 第44页 |
| 2.4 综合案例分析 | 第44-50页 |
| 2.4.1 数据集描述 | 第44-45页 |
| 2.4.2 结构向量生成实验 | 第45-48页 |
| 2.4.3 语义向量生成实验 | 第48-50页 |
| 2.4.4 关键词混合型向量生成 | 第50页 |
| 2.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第3章 关键词重要度计算 | 第51-65页 |
| 3.1 静态网络节点重要度的数学描述 | 第51-61页 |
| 3.1.1 常用重要度介绍 | 第51-53页 |
| 3.1.2 考虑作者权重的关键词重要排序算法 | 第53-58页 |
| 3.1.3 实验设计及结果分析 | 第58-61页 |
| 3.2 考虑时间因素的关键词重要度 | 第61-64页 |
| 3.2.1 基于时间加权的关键词综合重要度 | 第62页 |
| 3.2.2 基于关键词频序列的Burst重要度 | 第62-64页 |
| 3.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第4章 三维科研态势图谱组合框架及生成算法 | 第65-83页 |
| 4.1 三维科技图谱组合框架 | 第65-66页 |
| 4.1.1 按照节点类型划分 | 第65-66页 |
| 4.1.2 按照时间划分 | 第66页 |
| 4.1.3 按照节点向量的类型划分 | 第66页 |
| 4.2 三维科技图谱生成算法 | 第66-74页 |
| 4.2.1 高维坐标降维方法 | 第66-68页 |
| 4.2.2 关键词在三维空间中对应的高度计算方法 | 第68-71页 |
| 4.2.3 静态三维科技图谱生成算法 | 第71-73页 |
| 4.2.4 动态及综合科技图谱生成算法分析 | 第73-74页 |
| 4.3 实验设计及结果分析 | 第74-82页 |
| 4.3.0 实验数据说明 | 第74页 |
| 4.3.1 同一映射不同ρ~2 对三维图谱的形态影响实验 | 第74-75页 |
| 4.3.2 相同类型向量的前提下不同映射对图谱的生成影响实验 | 第75-77页 |
| 4.3.3 其他静态组合分析图谱 | 第77-78页 |
| 4.3.4 三维演化图谱分析 | 第78-82页 |
| 4.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 第5章 科研态势演化原型系统TVIZ | 第83-93页 |
| 5.1 系统简介 | 第83-84页 |
| 5.2 系统架构 | 第84-85页 |
| 5.2.1 数据获取层 | 第84页 |
| 5.2.2 数据分析层 | 第84-85页 |
| 5.2.3 数据可视化层 | 第85页 |
| 5.3 功能介绍 | 第85-91页 |
| 5.3.1 数据导入与项目建立 | 第85页 |
| 5.3.2 数据查询与信息筛选 | 第85-86页 |
| 5.3.3 数据分析功能 | 第86-87页 |
| 5.3.4 复杂网络分析功能 | 第87-88页 |
| 5.3.5 技术热点与前沿发现 | 第88页 |
| 5.3.6 自然语言处理功能 | 第88-90页 |
| 5.3.7 数据可视化功能 | 第90-91页 |
| 5.3.8 报告生成功能 | 第91页 |
| 5.4 本章小结 | 第91-93页 |
| 第6章 总结与展望 | 第93-95页 |
| 6.1 工作总结 | 第93页 |
| 6.2 下一步研究工作及展望 | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-101页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第101-102页 |
| 附录 1. 作者共现网络中分配给关键词的权重（前 100） | 第102-103页 |
| 附录 2. 定理 3.1 证明过程 | 第103页 |
