基于时序关联算法的论文作者关联演示系统设计

摘要

随着互联网等计算机技术的高速发展，数据挖掘相关技术正在成为当前的热门学科，数据关联便是其中之一。数据关联的任务是将数据集中的属于同一现实实体的记录聚类。如果一个数据集中的每一条记录都包含描述实体的属性和表示这些属性存在时间的时间戳，这个数据集可以认为是时序数据集。时序数据集中，实体的属性值往往会随着时间发生变化。对于这样的数据集，用户会希望能够挖掘出某个实体的属性随着时间变化的情况。然而时序数据集中记录的时间跨度越大，实体属性值变化的幅度也越大，对数据关联造成困难。此时传统的关联算法难以应对这种情况。
　　本文实现的Chronos系统，基于能够应对时序数据变化的时序关联算法，对论文发表信息的数据集进行数据关联，并将关联结果展示出来。时序数据关联算法是能够利用时序数据集中时序特征的关联算法，在关联论文作者时得到的F-measure可以达到0.9，可以修正DBLP中出现的一些错误。Chronos系统提供对作者进行检索和对作者的历史信息进行展示的功能，还可以对不同关联算法的结果进行比较，并可以向用户解释结果上的差异。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

第一节 课题研究背景

第二节 本文的主要工作及相关工作

第三节 论文的组织结构

第二章 本文涉及的算法及技术基础

第一节 时序记录的关联算法简介

第二节 系统服务结构与技术基础

第三节 数据的获取及处理

2．3．1 数据的获取

2．3．2 数据的初步处理与存取

2．3．3 数据索引

第三章 时序记录的关联算法

第一节 时间衰变率

3．1．1 定义

3．1．2 衰变率曲线的计算

3．1．3 应用衰变率

第二节 参考时序的聚类算法

3．2．1 提前绑定

3．2．2 延后绑定

3．2．3 校准绑定

第四章 Chronos系统的设计与实现

第一节 Chronos系统的基本结构

第二节 时序数据的关联

第三节 作者的检索

第四节 历史信息展示

4．4．1 作者的历史信息展示

4．4．2 所属机构与会议(期刊)的历史信息展示

第五节 不同算法关联结果的比较

第六节 在线数据关联

第七节 系统中的其他模块与实现

4．7．1 数据库连接池

4．7．2 基于AJAX的前端界面刷新

第五章 总结与展望

第一节 总结

第二节 问题与展望

参考文献

致谢

个人简历