| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文所做工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 相关工作 | 第18-28页 |
| 2.1 信息网络相关研究 | 第18-22页 |
| 2.1.1 信息网络定义 | 第18-20页 |
| 2.1.2 信息网络的用途 | 第20-22页 |
| 2.1.2.1 信息网络上的聚类和排序 | 第20-21页 |
| 2.1.2.2 信息网络上的链接预测 | 第21-22页 |
| 2.1.2.3 信息网络上的相似度查询 | 第22页 |
| 2.2 传统主题模型 | 第22-25页 |
| 2.2.1 LSA简介 | 第23-24页 |
| 2.2.2 PLSA简介 | 第24-25页 |
| 2.2.3 LDA简介 | 第25页 |
| 2.3 信息网络上的主题建模 | 第25-28页 |
| 2.3.1 同构信息网络上的主题建模 | 第26-27页 |
| 2.3.2 异构信息网络上的主题建模 | 第27-28页 |
| 第3章 使用潜在语义分析基于主题传播的主题模型LSA-PTM | 第28-43页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 基本概念 | 第29-30页 |
| 3.3 LSA-PTM | 第30-36页 |
| 3.3.1 LSA-PTM框架 | 第30-31页 |
| 3.3.2 相关高频短语提取 | 第31-32页 |
| 3.3.3 基于短语-文档矩阵的潜在语义分析 | 第32-33页 |
| 3.3.4 主题传播 | 第33-36页 |
| 3.3.5 主题描述提取 | 第36页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第36-41页 |
| 3.4.1 数据集及评测标准 | 第37-38页 |
| 3.4.2 主题建模分析及案例研究 | 第38-39页 |
| 3.4.3 调和参数分析 | 第39-40页 |
| 3.4.4 聚类效果比较 | 第40-41页 |
| 3.5 相关工作 | 第41-42页 |
| 3.6 小结 | 第42-43页 |
| 第4章 一种融合内容和链接的统一的主题模型cluTM | 第43-56页 |
| 4.1 cluTM | 第43-49页 |
| 4.1.1 cluTM框架 | 第43-44页 |
| 4.1.2 基于文档-短语矩阵的潜在语义分析 | 第44-45页 |
| 4.1.3 链接矩阵因式分解 | 第45-46页 |
| 4.1.4 融合内容和链接的联合矩阵分解 | 第46-48页 |
| 4.1.5 向量相似度计算生成主题和聚类 | 第48-49页 |
| 4.2 实验及结果分析 | 第49-54页 |
| 4.2.1 数据集及评测标准 | 第49-50页 |
| 4.2.2 主题建模分析及案例研究 | 第50-52页 |
| 4.2.3 权衡参数分析 | 第52-54页 |
| 4.2.4 聚类效果分析 | 第54页 |
| 4.3 相关工作 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来工作 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间参与科研项目 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间获奖情况 | 第66-67页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第67页 |