声明
摘要
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究内容与创新点
1.4 论文结构
第2章 相关技术概述
2.1 文档表示模型
2.1.1 向量空间模型
2.1.2 结构化模型
2.2 主题模型
2.2.1 概率隐性语义索引
2.2.2 LDA模型
2.3 语言模型
2.4 图核
2.4.1 基于随机游走的图核
2.4.2 基于最短路径的图核
2.4.3 Weisfeiler-Lehman同构检测
2.5 本章小结
第3章 基于Word2vec和Weisfeiler-Lehman同构检测的图核及其应用
3.1 文本的词向量
3.2 结点标签映射
3.3 基于Weisfeiler-Lehman的图核
3.2.1 Weisfeiler-Lehman子树核
3.2.2 Weisfeiler-Lehman最短路径核
3.4 实验结果与评估
3.4.1 实验过程及参数设置
3.4.2 实验结果及评估
3.5 本章小结
第4章 基于LDA主题模型和邻居哈希的图核及其应用
4.1 任务概述
4.2 文本的图结构
4.3 图结点的语义化
4.4 基于邻居哈希的图核
4.4.1 邻居哈希运算
4.4.2 基于邻居哈希的图核
4.5 实验结果分析
4.5.1 数据描述
4.5.2 参数设置
4.5.3 实验结果及评估
4.6 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 论文总结
5.2 工作展望
参考文献
致谢
硕士期间发表的论文