探索科技中主题发现与趋势预测

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论文目录
摘要4-5
Abstract5-9
第1章绪论9-20

1.1课题背景与作用9-11

1.2研究目前状况与分析11-18

1.2.1主题发现的研究目前状况11-14

1.2.2主题研究趋势预测的研究目前状况14-18

1.3本文的研究内容及章节安排18-20

第2章文献数据集的构建与主题发现20-38

2.1引言20

2.2文献数据集的构建与主题发现结果的评价依据20-22

2.1文献数据集的构建21-22

2.2主题发现结果的评价依据22

2.3基于极大频繁项集挖掘的主题发现22-28

2.3.1极大频繁项集挖掘算法介绍23-25

2.3.2极大频繁项集挖掘算法实现25-26

2.3.3算法运转结果及分析26-28

2.4基于LDA模型的主题发现28-34

2.4.1LDA模型简介28-31

2.4.2基于LDA模型的主题发现算法描述31-32

2.4.3实验及结果分析32-34

2.5基于结合受控词表的LDA模型的主题发现34-37

2.5.1结合受控词表的LDA模型简介34-35

2.5.2受控词表的构建过程35

2.5.3实验及结果分析35-37

2.6本章小结37-38

第3章文献主题的趋势预测38-55

3.1引言38

3.2用户检索量对主题研究趋势预测帮助性的研究38-48

3.

2.1获取用户检索量信息39-40

3.

2.2实验设计40-44

3.

2.3实验结果及分析44-48

3.3主题研究趋势预测的进一步研究48-51

3.1降低预测结果PE值策略的研究48-51

3.2相关性对预测结果影响的研究51

3.4相对检索量对主题研究趋势预测帮助性的研究51-54

3.5本章小结54-55

第4章主题发现与趋势预测展示系统55-63

4.1引言55

4.2主题发现与趋势预测系统的实现55-57

4.

2.1系统的框架55-56

4.

2.2主要的功能模块56-57

4.3主题发现与趋势预测系统的展示57-61
4.

3.1主题选择与检索模块的展示57-58

4.

3.2趋势预测模块的展示58-59

4.

3.3其他模块的展示59-61

4.4系统的不足以及展望61-62

4.5本章小结62-63

结论63-65
参考文献65-69
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果69-71
致谢71
科技文献主题发现趋势预测用户检索量
参考文献
周亦鹏;基于软件人的情境主题分析及应用研究[D];北京科技大学;刊文献主题发现与演化分析[D];大连理工大学;、刘晓飞;基于高校BBS的舆情监测系统的研究与实现[D];石家庄铁道大学;、胡珀;基于自适应聚类的中文自动文摘研究[D];华中师范大学;、胡一俊;web超链分析应用研究[D];武汉大学;、刘先明;互联网图像语义表达规律分析及主题发现[D];哈尔滨工业大学;、郭建永;聚类分析在文本挖掘中的应用与研究[D];江南大学;、姜天策;基于用户兴趣的新闻个性化推荐系统的设计与实现[D];吉林大学; 全文地址：www.7ctime.com/kjlwfy/lw19316.html上一论文：对于中澳小学科学课程标准比较