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文檔簡介
1、隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,科學(xué)文獻(xiàn)越來越多的以電子化文檔的形式存在于網(wǎng)絡(luò)中,這不僅能夠促進(jìn)文獻(xiàn)的傳播與推廣,更能促進(jìn)科學(xué)研究水平的發(fā)展,使研究者達(dá)到“站在巨人的肩膀上”的目的。然而,大量電子化學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的產(chǎn)生,不僅存在良莠不齊的問題,同時(shí)為文獻(xiàn)管理提出了新的挑戰(zhàn),如何對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行有效的表示、篩選、應(yīng)用,已經(jīng)成為當(dāng)今知識(shí)管理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題之一。
因此,本文將文本挖掘、信息檢索等相關(guān)方法應(yīng)用于文獻(xiàn)檢索技術(shù)的研究中,以引文分析方法為基礎(chǔ)
2、,利用引文上下文的相關(guān)語義信息,融合主題模型、排序算法、語言模型、網(wǎng)絡(luò)圖等理論,實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)知識(shí)域可視化表示、文獻(xiàn)排序算法的研究、文獻(xiàn)檢索模型的構(gòu)建等,并選取相關(guān)學(xué)術(shù)論文數(shù)據(jù)對(duì)各個(gè)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本文的主要研究內(nèi)容可以包括:
1.基于引文分析法提出一種引文概率分布距離的計(jì)算方法,并將其應(yīng)用于文獻(xiàn)知識(shí)域可視化的研究中。
2.抽取引文上下文的文本信息,利用Labeled-LDA主題模型獲得有向、加權(quán)引文網(wǎng)絡(luò)中頂點(diǎn)權(quán)值與邊
3、權(quán)重兩個(gè)先驗(yàn)概率,改進(jìn)傳統(tǒng)PageRank算法,實(shí)現(xiàn)基于引文上下文的文獻(xiàn)排序方法(Context-Based Ranking Algorithm,CBRA)研究。
3.將基于引文上下文的排序方法應(yīng)用于作者權(quán)威度的分析實(shí)驗(yàn)中,針對(duì)每個(gè)主題建立相對(duì)應(yīng)的作者權(quán)威度排名,并利用作者權(quán)威度信息改進(jìn)文獻(xiàn)排序結(jié)果,這樣,文獻(xiàn)排序不僅基于網(wǎng)絡(luò)鏈接,同時(shí)考慮了作者權(quán)威度的影響因素。
4.利用基于引文上下文的排序方法改進(jìn)傳統(tǒng)的基于語言建
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