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基于共词分析的高校图书馆应用社交网络现状研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-14页
    第一节 选题的背景和研究意义第8-9页
        一、 选题的背景第8-9页
        二、 选题的研究意义第9页
    第二节 社交网络在高校图书馆应用的现状分析第9-12页
        一、 国外研究现状第10-11页
        二、 国内研究现状第11-12页
    第三节 本文研究概述第12-14页
        一、 研究内容第12-13页
        二、 研究方法第13页
        三、 创新点第13-14页
第二章 社交网络相关概述第14-23页
    第一节 社交网络的概念第14-15页
        一、 社交网络的含义第14-15页
        二、 社交网站的发展第15页
    第二节 国内外高校图书馆使用社交网络的概况第15-23页
        一、 国外图书馆应用社交网络的现状第16-17页
        二、 斯坦福大学的虚拟图书馆第17-18页
        三、 我国高校图书馆使用社交网络的实例第18-21页
        四、 高校图书馆使用社交网络的方式第21-23页
第三章 共词分析概述第23-30页
    第一节 共词分析的基本原理第23-24页
    第二节 共词分析的一般步骤第24-26页
        一、 确定待分析的主题第24页
        二、 提取被分析的专业术语(特征词)第24-25页
        三、 选取高频特征词第25页
        四、 数据的标准化第25页
        五、 运用多元统计方法分析数据的特征第25-26页
        六、 分析结果第26页
    第三节 当前共词分析的不足第26-28页
        一、 应该选择主题词或关键词尚未明确第26-27页
        二、 高频词的选择尚未统一第27-28页
        三、 忽视文献来源第28页
        四、 忽视低频词的作用第28页
    第四节 对传统共词分析的改进第28-30页
        一、 特征词的选取第28-29页
        二、 优化的共词分析方法第29-30页
第四章 基于稀疏主成分分析的共词分析第30-40页
    第一节 稀疏主成分分析法概述第30-33页
    第二节 高校图书馆使用社交网络的分析及结果第33-39页
        一、 数据来源第33-34页
        二、 数据处理第34-39页
        三、 结果分析第39页
    第三节 本章小结第39-40页
第五章 基于惩罚性矩阵分解的共词分析第40-55页
    第一节 惩罚矩阵分解的基本原理第40-41页
    第二节 基于 PMD 的共词分析第41-51页
        一、 基于 PMD 的核心特征词的提取第41-43页
        二、 实验过程及结果第43-49页
        三、 聚类分析第49-51页
    第三节 热点探究第51-52页
    第四节 高校图书馆使用社交网络的建议第52-55页
第六章 总结与展望第55-56页
参考文献第56-60页
在校期间的研究成果及发表的学术论文第60-61页
致谢第61页

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