| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-27页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-23页 |
| 1.2.1 地球系统科学数据共享 | 第16-18页 |
| 1.2.2 地学元数据及应用 | 第18-19页 |
| 1.2.3 推荐系统研究进展 | 第19-23页 |
| 1.3 研究现状总结 | 第23页 |
| 1.4 研究目标与研究内容 | 第23-24页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第23-24页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第24页 |
| 1.5 技术路线与论文组织结构 | 第24-27页 |
| 第2章 面向推荐的地球系统科学数据的特征提取 | 第27-42页 |
| 2.1 数据特征与用户需求概述 | 第27-30页 |
| 2.1.1 地球系统科学数据特征 | 第27-29页 |
| 2.1.2 地球系统科学数据共享中的用户需求特点 | 第29-30页 |
| 2.2 基于地学元数据的数据特征提取 | 第30-35页 |
| 2.2.1 地学元数据标准概述 | 第31-33页 |
| 2.2.2 关键特征信息选取 | 第33-35页 |
| 2.3 特征信息提取与表达 | 第35-38页 |
| 2.3.1 特征提取方法 | 第35-37页 |
| 2.3.2 特征信息层次化表达 | 第37-38页 |
| 2.4 实验分析 | 第38-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 基于数据共享网络的地球系统科学共享数据研究专题信息提取 | 第42-57页 |
| 3.1 基于网络的用户行为分析 | 第42-47页 |
| 3.1.1 无标度网络 | 第42-44页 |
| 3.1.2 数据共享网络 | 第44-45页 |
| 3.1.3 数据共享网络中用户行为特点 | 第45-47页 |
| 3.2 用户行为信息挖掘与分析 | 第47-50页 |
| 3.2.1 用户行为的分类 | 第47-48页 |
| 3.2.2 用户行为数据特征提取 | 第48-49页 |
| 3.2.3 用户隐性反馈数据分析 | 第49-50页 |
| 3.3 基于用户隐性反馈的数据研究专题聚类 | 第50-54页 |
| 3.3.1 常用聚类算法分析 | 第50-51页 |
| 3.3.2 针对数据研究专题的聚类方法 | 第51-54页 |
| 3.4 实验与分析 | 第54-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 顾及用户需求的地球系统科学数据推荐方法 | 第57-72页 |
| 4.1 推荐方法概述 | 第57-60页 |
| 4.1.1 常用推荐方法研究 | 第57-58页 |
| 4.1.2 推荐场景描述 | 第58-59页 |
| 4.1.3 推荐技术选取 | 第59-60页 |
| 4.2 基于数据特征和主题词的推荐 | 第60-64页 |
| 4.2.1 推荐范围提取 | 第60-62页 |
| 4.2.2 基于TF-IDF算法的关键词需求程度 | 第62-63页 |
| 4.2.3 方法流程设计 | 第63-64页 |
| 4.3 基于研究专题的数据推荐 | 第64-66页 |
| 4.3.1 用户研究专题的预测 | 第64-65页 |
| 4.3.2 方法流程设计 | 第65-66页 |
| 4.4 实验与分析 | 第66-71页 |
| 4.4.1 开发环境 | 第66页 |
| 4.4.2 推荐评价指标的选取 | 第66-67页 |
| 4.4.3 单一推荐算法的推荐结果 | 第67-69页 |
| 4.4.4 推荐结果生成 | 第69-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 总结 | 第72页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 在读期间参与课题与项目 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |