基于加权异构信息网络的多维文本数据分析技术研究



基于加权异构信息网络的多维文本数据分析技术研究

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基于加权异构信息网络的多维文本数据分析技术研究

论文目录
摘要	第1-10页
ABSTRACT	第10-12页
第1章绪论	第12-20页
· 研究背景	第12-13页
· 相关研究	第13-17页
· 多维文本数据分析的研究	第14-16页
· 信息网络分析方法的研究	第16-17页
· 维度发现的研究	第17页
· 本文所做的工作	第17-18页
· 论文的组织结构	第18-20页
第2章文本特征维度生成方法框架	第20-29页
· 问题实例	第20-22页
· 基本思想	第22-27页
· 问题分析	第23-25页
· 解决问题的基本思想	第25-27页
· 方法框架	第27-29页
第3章构造加权异构信息网络模型方法	第29-39页
· 定义加权异构信息网络模型	第29-31页
· 文档节点、作者节点、节点的边	第29-30页
· 加权异构信息网络	第30-31页
· 节点间关联关系和关联强度	第31-33页
· 计算网络中节点间相似度方法	第33-37页
· 提取特征短语	第33-35页
· 计算节点间相似度	第35-37页
· 构造加权异构信息网络模型	第37-39页
第4章基于加权异构信息网络的文本特征维度生成方法	第39-45页
· 基于权重的加权异构信息网络的多社团发现方法	第39-42页
· 加权异构信息网络社团定义	第39-40页
· 信息网络多社团发现相关工作	第40页
· 加权异构信息网络多社团发现算法	第40-42页
· 基于多社团发现的层次维度生成方法	第42-44页
· 文本特征维度的度量抽取	第44-45页
第5章实验分析	第45-54页
· 实验环境和数据集	第45-47页
· 实验方法步骤	第47-49页
· 维度发现有效性分析	第49-51页
· 构建异构信息网络时计算边权重策略性能分析	第51-53页
· 数据选取	第51页
· 实验分析	第51-53页
· 多社团发现时相似度阈值	第53-54页
第6章总结与展望	第54-56页
· 总结	第54页
· 未来的工作	第54-56页
参考文献	第56-61页
致谢	第61-62页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第62-63页
攻读学位期间参与的科研项目及获奖情况	第63-64页
学位论文评阅及答辩情况表	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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