声明
摘要
1 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 科技监测内涵
1.2.1 科技监测的概念
1.2.2 科技监测的特点
1.3 研究问题、内容及方法
1.3.1 研究目标与问题
1.3.2 研究的主要内容
1.3.3 研究的方法
1.4 本文的组织结构
2 相关研究的理论基础与技术方法
2.1 科技监测的相关研究
2.1.1 科技监测的常用技术方法
2.1.2 科技监测应用系统
2.1.3 科技监测相关研究方向及面临的挑战
2.2 主题模型内涵
2.2.1 主题模型原理
2.2.2 科技监测与主题模型
2.3 主题模型研究的发展历程
2.3.1 基于文献计量学分析的国内外研究现状
2.3.2 主题模型研究的演化历程
2.4 LDA主题模型
2.4.1 模型表示
2.4.2 LDA相关研究模型
2.5 本章小结
3 基于LDA主题模型的科技监测体系与方法研究
3.1 主题的定义
3.2 基于主题模型的科技监测体系结构
3.2.1 相关问题分析
3.2.2 科技监测体系结构
3.3 基于LDA主题模型的主题监测识别
3.3.1 LDA文档主题建模
3.3.2 模型推理求解
3.3.3 全局主题强度度量
3.4 主题强度演化与主题相似度
3.4.1 主题强度演化模式
3.4.2 基于Kullback—Leibler Divergence的主题相似度
3.5 基于LDA主题模型的主题追踪演化
3.5.1 主题数量确定
3.5.2 主题演化方式
3.6 本章小结
4 基于主题模型的科技监测原型系统设计与实现
4.1 科技监测原型系统的总体设计
4.1.1 科技监测原型系统设计总体架构
4.1.2 科技监测原型系统模块设计
4.2 实验数据准备
4.2.1 实验数据载体
4.2.2 数据加工
4.3 实现工具平台
4.3.1 数据输入
4.3.2 程序执行
4.3.3 数据输出
4.4 主题监测与识别演示
4.4.1 全局主题抽取
4.4.2 局部主题抽取
4.4.3 文档支持度
4.5 主题演化演示
4.5.1 主题强度演化
4.5.2 主题内容演化
4.5.3 主题特征词分布及共现网络
4.6 本章小结
5 面向科技监测的主题模型衍生应用研究
5.1 科技报告相似度监测研究
5.1.1 文档相似度监测
5.1.2 科技报告相似度监测实证
5.2 科技报告推荐研究
5.2.1 基于兴趣的推荐模型
5.2.2 科技报告推荐实证
5.3 本章小结
6 总结
6.1 本文主要创新点
6.2 本文不足之处
6.3 后续研究工作
致谢
参考文献
附录