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基于科研论文合著网络社区发现的个性化电子文献推荐算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
        1.1.1 个性化推荐算法的起源第9页
        1.1.2 电子文献推荐算法的研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 社区发现算法第10-12页
        1.2.2 个性化推荐算法第12-14页
    1.3 本文的主要研究内容第14-15页
    1.4 本文的组织结构第15-16页
第二章 相关理论第16-23页
    2.1 科研论文合著网络第16-17页
        2.1.1 合著网络的定义第16页
        2.1.2 合著关系的描述第16-17页
        2.1.3 科研合著网络的合理性及研究意义第17页
    2.2 复杂网络分析软件Pajek第17-20页
        2.2.1 Pajek软件的产生第17-18页
        2.2.2 Pajek的特点第18-19页
        2.2.3 Pajek的数据格式第19-20页
    2.3 本文的推荐算法评价指标第20-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 科研社区发现算法的设计第23-30页
    3.1 引言第23页
    3.2 节点与社区的连接度第23页
    3.3 模块度函数第23-25页
    3.4 社区发现的经典算法GN算法第25-26页
        3.4.1 GN算法描述第25页
        3.4.2 GN算法执行流程第25-26页
    3.5 科研社区发现算法第26-29页
        3.5.1 科研社区发现算法描述第26-28页
        3.5.2 科研社区发现算法执行流程第28-29页
    3.6 本章小结第29-30页
第四章 电子文献推荐算法的设计第30-52页
    4.1 需求分析第30页
    4.2 数据库的设计第30-33页
    4.3 数据来源第33-36页
        4.3.1 网络爬虫第33-35页
        4.3.2 论文元数据提取第35-36页
    4.4 科研用户兴趣模型模块第36-43页
        4.4.1 兴趣模型的数据源第37页
        4.4.2 数据源的组成成分第37-38页
        4.4.3 论文抓取第38页
        4.4.4 论文加工第38-39页
        4.4.5 科研用户兴趣建模第39-43页
    4.5 待推荐文献资源模型模块第43-46页
        4.5.1 待推荐文献资源模型的数据源第44页
        4.5.2 待推荐文献资源模型的组成成分第44页
        4.5.3 论文抓取第44页
        4.5.4 论文加工第44页
        4.5.5 待推荐文献资源建模第44-46页
    4.6 电子文献推送模块第46-48页
    4.7 用户兴趣模型和待推荐文献资源模型的反馈更新第48-49页
    4.8 算法总体设计第49-51页
        4.8.1 算法描述第49页
        4.8.2 本文的算法执行流程第49-51页
    4.9 本章小结第51-52页
第五章 算法实验验证及结果分析第52-67页
    5.1 GN算法与科研社区发现算法的性能对比分析第52-55页
        5.1.1 测试数据集第52页
        5.1.2 实验过程和结果第52-55页
    5.2 本文的科研社区发现算法实验第55-59页
        5.2.1 实验内容第55-57页
        5.2.2 实验结果第57-59页
        5.2.3 实验结果分析第59页
    5.3 本文的个性化电子文献推荐算法实验第59-66页
        5.3.1 实验内容第59-62页
        5.3.2 实验结果第62-64页
        5.3.3 实验结果分析第64-66页
    5.4 本章小结第66-67页
第六章 总结与展望第67-68页
    6.1 研究总结第67页
        6.1.1 本论文的创新之处第67页
        6.1.2 本论文的不足之处第67页
    6.2 研究展望第67-68页
参考文献第68-71页
在校研究成果第71-72页
致谢第72页

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