科技文献聚类中特征提取算法研究



科技文献聚类中特征提取算法研究

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科技文献聚类中特征提取算法研究

论文目录
摘要	第4-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究意义与研究现状	第10-13页
1.1.1 研究意义	第10-12页
1.1.2 研究现状	第12-13页
1.2 本文主要工作	第13-14页
1.3 本文组织结构	第14-16页
第二章特征提取常用模型	第16-35页
2.1 空间向量模型	第16-17页
2.2 主题模型	第17-21页
2.2.1 主题模型简介	第17-19页
2.2.2 Gibbs抽样求解	第19-21页
2.3 文档分布式表达	第21-34页
2.3.1 经典神经网络语言模型构建	第21-23页
2.3.2 词向量	第23-30页
2.3.3 文档分布式表达	第30-34页
2.4 本章小结	第34-35页
第三章科技文献聚类中特征提取算法研究	第35-54页
3.1 科技文献结构分析	第35-36页
3.2 科技文献聚类中特征提取算法整体方案	第36-39页
3.2.1 文档分布式表达的适用性	第36-38页
3.2.2 基于文档分布式表达的科技文献特征提取算法	第38页
3.2.3 基于文档分布式表达的改进型科技文献特征提取算法	第38-39页
3.3 标题、关键词、作者+机构的特征提取	第39-42页
3.3.1 短文本预处理	第40-41页
3.3.2 短文本建模	第41-42页
3.4 摘要、参考文献的特征提取	第42-44页
3.4.1 长文本预处理	第42-43页
3.4.2 特征降维	第43-44页
3.4.3 长文本建模	第44页
3.5 特征融合	第44-45页
3.6 结果分析	第45-53页
3.6.1 实验评估与指标	第45-46页
3.6.2 语料整理	第46-48页
3.6.3 参数设置	第48-51页
3.6.4 实验结果与分析	第51-53页
3.7 本章小结	第53-54页
第四章科技文献特征提取算法在科研服务平台中的应用	第54-66页
4.1 系统体系结构	第54-56页
4.2 数据采集	第56-63页
4.2.1 数据采集基础框架	第56-57页
4.2.2 中文文献采集	第57-58页
4.2.3 英文文献采集	第58-60页
4.2.4 项目采集	第60-62页
4.2.5 常见问题及解决方案	第62-63页
4.3 科技文献的聚类	第63-65页
4.4 本章小结	第65-66页
第五章总结与展望	第66-68页
5.1 总结	第66-67页
5.2 展望	第67-68页
参考文献	第68-71页
致谢	第71-72页
在校期间发表论文	第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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