| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 确定图稠密子图研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 不确定图稠密子图研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的主要工作和贡献 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 稠密子图挖掘算法 | 第15-25页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 确定图的稠密子图挖掘典型算法 | 第15-19页 |
| 2.2.1 Goldberg算法 | 第16-18页 |
| 2.2.2 Charikar算法 | 第18-19页 |
| 2.3 不确定图的稠密子图挖掘典型算法 | 第19-24页 |
| 2.3.1 极大团 | 第20-22页 |
| 2.3.2 最大密度子图 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 不确定图上的高可靠稠密子图挖掘算法 | 第25-35页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 相关定义 | 第26-28页 |
| 3.3 最佳β-子图 | 第28-31页 |
| 3.3.1 问题分析 | 第28-29页 |
| 3.3.2 GreedyOβS 算法 | 第29-30页 |
| 3.3.3 算法精度 | 第30-31页 |
| 3.4 实验与结果 | 第31-33页 |
| 3.4.1 模型比较 | 第32-33页 |
| 3.4.2 参数选择 | 第33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 词间关系的不确定图模型与关键词自动抽取方法 | 第35-45页 |
| 4.1 引言 | 第35-36页 |
| 4.2 相关工作 | 第36-38页 |
| 4.2.1 词的向量化 | 第36-37页 |
| 4.2.2 不确定图 | 第37-38页 |
| 4.3 基于不确定图的关键词抽取 | 第38-41页 |
| 4.3.1 构建不确定图 | 第38-39页 |
| 4.3.2 顶点密度及候选关键词评价指标 | 第39-40页 |
| 4.3.3 自适应候选关键词抽取算法 | 第40页 |
| 4.3.4 带权重的 DEN-IDF | 第40-41页 |
| 4.4 实验 | 第41-44页 |
| 4.4.1 实验数据及评价指标 | 第41页 |
| 4.4.2 DEN-IDF权重选择 | 第41-42页 |
| 4.4.3 关键词抽取实验 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 总结和展望 | 第45-47页 |
| 5.1 总结 | 第45页 |
| 5.2 展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目及成果 | 第53页 |