声明
第一章 绪 论
1.1 选题背景及研究意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究现状分析
1.2.1 引文网络挖掘相关研究
1.2.2 文本分析相关研究
1.2.3 社区发现技术相关研究
1.2.4 基于语义的引文网络社区发现综合研究
1.3 组织结构与研究方法
1.3.1 组织结构
1.3.2 研究方法与技术路线
1.4 研究创新点
第二章 相关理论概述
2.1 复杂网络理论
2.1.1 复杂网络基本概念
2.1.2 复杂网络统计特征指标
2.1.3 节点相似性度量
2.2 文本挖掘与分析
2.2.1 文本挖掘概念
2.2.2 经典文本分析模型
2.3 社区发现理论
2.3.1 社区发现概念
2.3.2 社区发现算法分类
2.3.3 Louvain算法
2.4 本章小结
第三章 基于语义相似度的加权引文网络模型的实现
3.1 构建基于语义相似度的学术文献引文网络
3.1.1 构建引文网络
3.1.2 词移距离—文档相似性度量
3.2 词嵌入模型训练
3.2.1 GloVe全局词汇向量模型
3.2.2 GloVe模型原理
3.2.3 GloVe实现步骤
3.3 词汇赋权方法
3.3.1 TF-IDF加权
3.3.2 根据词汇区域赋权
3.4 本章小结
第四章 语义加权引文网络模型验证及实验结果评估分析
4.1 数据的获取与预处理
4.1.1 数据的获取
4.1.2 数据预处理
4.2 训练词汇向量及文本相似度计算
4.2.1 训练词汇向量
4.2.2 构建语义加权引文网络
4.3 社区划分结果分析
4.3.1 文本相似度分析
4.3.2 社区划分结果定量分析
4.3.3 社区划分结果定性分析
4.4 本章小结
第五章 语义加权引文网络模型的应用
5.1 语义加权网络在检索中的应用
5.2 语义加权网络在推荐系统中的应用
5.3 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 主要研究成果
6.2 下一步研究工作
参考文献
致 谢
附 录
济南大学;
