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谷歌知识图谱热点前沿分析及共词网络聚类改进研究

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谷歌知识图谱热点前沿分析及共词网络聚类改进研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-9页
第1章 绪论第9-15页
  1.1 研究背景和意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-11页
  1.3 研究的主要内容第11-12页
  1.4 论文结构第12-15页
第2章 相关理论与技术分析第15-23页
  2.1 谷歌知识图谱第15-16页
  2.2 机器学习第16-20页
    2.2.1 机器学习概述第16-17页
    2.2.2 复杂网络聚类第17-18页
    2.2.3 谱聚类算法第18-19页
    2.2.4 均值漂移算法第19-20页
  2.3 选择性集成第20-21页
  2.4 本章小结第21-23页
第3章 基于密度敏感的改进的谱聚类算法第23-39页
  3.1 算法目的和设计思想第23-25页
  3.2 选择性均值漂移聚类集成模块第25-29页
    3.2.1 谱聚类过程的改进第25页
    3.2.2 均值漂移算法简介与评价第25-27页
    3.2.3 均值漂移算法结果处理的改进第27-29页
  3.3 基于密度敏感的谱聚类模块第29-32页
    3.3.1 谱聚类相似度度量的改进第29-31页
    3.3.2 基于密度敏感的谱聚类第31-32页
  3.4 算法设计和流程图第32-33页
  3.5 数设置与对比实验第33-36页
  3.6 实验结果与分析第36-37页
  3.7 本章小结第37-39页
第4章 谷歌知识图谱热点分析第39-61页
  4.1 领域热点研究理论基础第39-40页
  4.2 领域热点研究流程第40-41页
  4.3 数据来源与获取第41-42页
  4.4 热点形成与分析第42-48页
    4.4.1 词频分析与共词分析第42-44页
    4.4.2 关系矩阵^共现矩阵第44-46页
    4.4.3 共词网络的形成与优化第46-48页
  4.5 基于DSISC的共词聚类与基于Citespace工具的对比第48-51页
    4.5.1 基于DSISC算法的共词聚类第48-49页
    4.5.2 基于Citespace的共词聚类第49页
    4.5.3 种方法的评价与实验第49-51页
  4.6 基于DSISC算法的谷歌知识图谱热点分析第51-60页
  4.7 本章小结第60-61页
第5章 突显词算法在谷歌知识图谱研究方向的应用与分析第61-69页
  5.1 领域研究前沿的界定第61页
  5.2 数据的来源与获取第61页
  5.3 突显词探测算法第61-62页
  5.4 前沿的形成与验证第62-67页
  5.5 本章小结第67-69页
第6章 总结与展望第69-71页
  6.1 工作总结第69页
  6.2 未来工作展望第69-71页
参考文献第71-75页
致谢第75-77页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第77页

本篇论文共77页,点击这进入下载页面
 
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