基于词同现网络与支持向量机的科学论文甄别方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·课题来源 | 第9-11页 |
| ·课题目的及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状与评述 | 第12-18页 |
| ·国外研究现状 | 第13-16页 |
| ·国内研究现状 | 第16-17页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第17-18页 |
| ·本文主要研究内容及方法 | 第18-21页 |
| 第2章 语言复杂网络理论及支持向量机工具概述 | 第21-38页 |
| ·复杂网络结构概述 | 第21-27页 |
| ·网络节点—词汇 | 第22-23页 |
| ·网络连接—关联关系 | 第23页 |
| ·复杂网络的特征及拓扑参数 | 第23-27页 |
| ·网络拓扑的基本模型及其性质 | 第27-32页 |
| ·规则网络 | 第28-29页 |
| ·随机网络 | 第29-30页 |
| ·复杂网络 | 第30-32页 |
| ·语言复杂网络概述与词同现网络的构建规则 | 第32-35页 |
| ·语言复杂网络概述 | 第33-34页 |
| ·词同现网络概述及构建规则 | 第34-35页 |
| ·支持向量机工具简介 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 数据来源及科学论文的词同现网络构建 | 第38-46页 |
| ·数据来源与选取 | 第38-39页 |
| ·文本预处理与论文词同现网络的构建 | 第39-43页 |
| ·词同现网络特征参数的选择与分析 | 第43-45页 |
| ·词同现网络特征参数的选择 | 第43-44页 |
| ·特征参数计算结果初步分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于支持向量机的科学论文分类器实证研究 | 第46-54页 |
| ·分类器的构造与训练 | 第46-48页 |
| ·LibSVM 介绍 | 第46页 |
| ·数据预处理 | 第46-47页 |
| ·分类器的训练 | 第47-48页 |
| ·分类器的预测 | 第48页 |
| ·实验设计 | 第48-50页 |
| ·实验一 | 第48-49页 |
| ·实验二 | 第49-50页 |
| ·结果分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录1 程序实现 | 第60-67页 |
| 附录2 本文数据样例 | 第67-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
