科技文献智能挖掘若干技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 文献挖掘的背景知识 | 第11-13页 |
| 1.1.1 文献 | 第11页 |
| 1.1.2 文献知识网络 | 第11-12页 |
| 1.1.3 课题研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究的内容及意义 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 相关工作 | 第15-23页 |
| 2.1 聚簇主题对的相关研究及分析 | 第15-18页 |
| 2.1.1 文本聚类 | 第15-17页 |
| 2.1.2 多文档自动文摘生成 | 第17-18页 |
| 2.1.3 关键词抽取 | 第18页 |
| 2.2 热度分析的相关研究 | 第18-20页 |
| 2.3 文献价值度评价的相关研究 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 聚簇主题对的挖掘 | 第23-45页 |
| 3.1 文献价值度评价 | 第24-27页 |
| 3.1.1 作者信息评价指标 | 第25页 |
| 3.1.2 年代信息评价指标 | 第25页 |
| 3.1.3 被引用次数评价指标 | 第25-26页 |
| 3.1.4 被下载次数评价指标 | 第26页 |
| 3.1.5 文献价值度评价模型 | 第26-27页 |
| 3.2 文本聚类 | 第27-32页 |
| 3.2.1 文本特征选取 | 第28-29页 |
| 3.2.2 特征权重的计算及分配 | 第29-30页 |
| 3.2.3 k-centers聚类简介 | 第30-31页 |
| 3.2.4 聚类的有效性评价 | 第31-32页 |
| 3.3 聚簇的主题描述 | 第32-34页 |
| 3.3.1 关键短语描述主题的优点与难点 | 第32-33页 |
| 3.3.2 聚簇的主题短语抽取 | 第33-34页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第34-42页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第34页 |
| 3.4.2 文献价值度评价 | 第34-37页 |
| 3.4.3 文本聚类实验 | 第37-39页 |
| 3.4.4 聚簇主题对结果及有效性评价实验 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-45页 |
| 第4章 热度分析 | 第45-63页 |
| 4.1 实验数据结构 | 第46-49页 |
| 4.1.1 数据来源 | 第46页 |
| 4.1.2 论文发表时间分布统计 | 第46-47页 |
| 4.1.3 作者信息统计 | 第47-48页 |
| 4.1.4 文献机构信息统计 | 第48-49页 |
| 4.2 研究点热度分析 | 第49-56页 |
| 4.2.1 关键词预处理 | 第50-51页 |
| 4.2.2 高频词的选定 | 第51页 |
| 4.2.3 构建共词相似矩阵 | 第51页 |
| 4.2.4 构建图谱 | 第51-52页 |
| 4.2.5 关键词聚类分析 | 第52-56页 |
| 4.3 研究机构热度分析 | 第56-60页 |
| 4.3.1 主要研究机构的确定 | 第56-57页 |
| 4.3.2 机构的研究热度评价方法 | 第57-59页 |
| 4.3.3 研究机构研究热度趋势变化 | 第59-60页 |
| 4.4 应用及推广 | 第60-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 本文的工作总结 | 第63-64页 |
| 5.2 未来工作的展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参与的项目 | 第71页 |
