基于时间点过程对科技文献引用行为的建模与预测

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基于时间点过程对科技文献引用行为的建模与预测

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基于时间点过程对科技文献引用行为的建模与预测

论文目录
摘要	第1-8页
ABSTRACT	第8-16页
第一章绪论	第16-25页
1.1 引言	第16-18页
1.2 相关领域研究背景	第18-20页
1.3 本文工作及主要贡献	第20-23页
1.4 组织结构	第23-25页
第二章科技文献引用行为的建模和分析	第25-35页
2.1 时间点过程	第25-29页
2.1.1 泊松分布与泊松过程	第26-27页
2.1.2 非齐次泊松过程	第27-28页
2.1.3 泊松过程的似然函数	第28页
2.1.4 琴声不等式	第28-29页
2.2 引用行为建模	第29-34页
2.2.1 通用强度函数形式	第29-30页
2.2.2 文献引用行为数据的具体分析	第30-34页
2.3 本章小结	第34-35页
第三章参数的极大似然估计和判别式学习	第35-48页
3.1 基于对数似然函数的参数估计	第35-38页
3.1.1 目标函数的具体形式	第35-36页
3.1.2 EM估计与梯度下降	第36-38页
3.2 预测效果的度量	第38-40页
3.3 时间点过程的判别式与对抗式学习	第40-46页
3.3.1 极大似然估计可能存在的局限	第40-41页
3.3.2 误差信号的反向传播	第41-43页
3.3.3 判别式学习和对抗生成网络	第43-45页
3.3.4 全训练算法的具体实现	第45-46页
3.4 本章小结	第46-48页
第四章数据集与实验	第48-64页
4.1 文献引用数据集	第48-52页
4.2 基于极大似然的参数估计实验	第52-58页
4.2.1 多维Hawkes模型对比试验	第55-58页
4.3 全训练实验	第58-60页
4.4 搜索预测引擎的设计与实现	第60-62页
4.5 本章小结	第62-64页
第五章总结与展望	第64-67页
5.1 时间点过程模型	第64页
5.2 科技文献引用分析	第64-65页
5.3 未来方向	第65-67页
参考文献	第67-73页
致谢	第73-74页
发表论文和科研情况	第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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