摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-14页 |
1.1 研究背景 | 第10-11页 |
1.2 研究现状 | 第11-12页 |
1.3 主要工作和组织结构 | 第12-14页 |
第2章 预备知识 | 第14-20页 |
2.1 社交网络与图 | 第14-16页 |
2.1.1 图论的相关知识 | 第14-15页 |
2.1.2 社交网络的图的表示 | 第15-16页 |
2.2 VSM模型 | 第16-18页 |
2.3 线性回归 | 第18-20页 |
第3章 基于文本质量分析的专家角色识别 | 第20-27页 |
3.1 基本概念 | 第20-21页 |
3.2 VSM模型识别专家角色 | 第21-24页 |
3.2.1 算法思想 | 第21-22页 |
3.2.2 算法描述 | 第22-24页 |
3.3 运行实例 | 第24-26页 |
3.4 算法分析 | 第26-27页 |
第4章 基于文本质量分析与基于链接或作业方法相结合的专家排序算法 | 第27-34页 |
4.1 基于链接或作业方法 | 第27-30页 |
4.1.1 简单统计法 | 第27-28页 |
4.1.2 Z-score算法 | 第28-30页 |
4.2 文本质量分析与基于链接或活动方法结合识别专家角色 | 第30-32页 |
4.2.1 算法思想 | 第30-31页 |
4.2.2 算法描述 | 第31-32页 |
4.3 运行实例 | 第32-33页 |
4.4 算法分析 | 第33-34页 |
第5章 实验测评 | 第34-42页 |
5.1 实验数据 | 第34-35页 |
5.2 基于文本质量分析方法的测评 | 第35-37页 |
5.2.1 实验结果 | 第35-36页 |
5.2.2 实验测评 | 第36-37页 |
5.3 文本质量分析与基于链接或活动方法结合方法的测评 | 第37-42页 |
5.3.1 基于链接或活动方法的实验结果与测评 | 第37-38页 |
5.3.2 结合方法的实验结果与测评 | 第38-42页 |
第6章 总结与展望 | 第42-44页 |
6.1 结论 | 第42-43页 |
6.2 展望 | 第43-44页 |
参考文献 | 第44-47页 |
作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第47-48页 |
致谢 | 第48页 |