医学论文中虚拟社团发现方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第11页 |
| 1.2 虚拟社团国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 医学论文数据获取与特征选取 | 第18-31页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 医学论文数据源的特征分析 | 第18-21页 |
| 2.3 医学论文数据获取 | 第21-26页 |
| 2.3.1 网络爬虫技术 | 第21-22页 |
| 2.3.2 抓取过程 | 第22-26页 |
| 2.4 数据特征选取 | 第26-27页 |
| 2.5 建立特征矩阵 | 第27-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 作者Mesh数据的特征处理及特征选择 | 第31-39页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 作者处理 | 第31-33页 |
| 3.2.1 重名作者处理 | 第31-32页 |
| 3.2.2 低产作者处理 | 第32-33页 |
| 3.3 作者Mesh数据的特征选择 | 第33-38页 |
| 3.3.1 根据主题词总使用频次 | 第34-35页 |
| 3.3.2 根据主题词使用频次的分散程度 | 第35-36页 |
| 3.3.3 根据主题词使用频次数据的相关性 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 医学论文作者的聚类分析 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 聚类方法 | 第39-41页 |
| 4.2.1 传统聚类方法 | 第39-40页 |
| 4.2.2 谱聚类 | 第40-41页 |
| 4.3 作者相似度计算 | 第41-43页 |
| 4.3.1 节点间距离的计算 | 第41-42页 |
| 4.3.2 节点间相似系数的计算 | 第42-43页 |
| 4.4 作者聚类分析 | 第43-48页 |
| 4.4.1 基于Hadoop的谱聚类算法实现 | 第44-46页 |
| 4.4.2 实验及分析 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 医学论文虚拟社团查询原型系统设计与实现 | 第49-70页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 需求分析 | 第49-51页 |
| 5.2.1 功能需求 | 第49-50页 |
| 5.2.2 非功能需求 | 第50-51页 |
| 5.3 整体架构 | 第51-52页 |
| 5.4 技术架构 | 第52-54页 |
| 5.5 数据库设计 | 第54-56页 |
| 5.6 功能设计与实现 | 第56-65页 |
| 5.6.1 用户注册 | 第56-57页 |
| 5.6.2 医学论文虚拟社团信息查询 | 第57-59页 |
| 5.6.3 热点趋势信息推荐 | 第59-61页 |
| 5.6.4 主流生物医学网站推荐 | 第61-62页 |
| 5.6.5 后台管理 | 第62-65页 |
| 5.7 系统测试 | 第65-66页 |
| 5.7.1 测试目标 | 第65页 |
| 5.7.2 测试环境 | 第65页 |
| 5.7.3 医学论文虚拟社团查询系统测试 | 第65-66页 |
| 5.7.4 后台管理系统测试 | 第66页 |
| 5.8 系统部署设计 | 第66-69页 |
| 5.9 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 个人简历 | 第77页 |
