基于多源信息融合的科研学者画像及应用研究

目录

声明

第一章 绪 论

1.1 研究工作的背景与意义

1.2 科研学者画像的国内外研究现状

1.3 本文的主要内容

1.4 本文的创新点

1.5 本文的结构安排

第二章 画像构建及应用的相关技术

2.1 数据采集和预处理技术

2.1.1 Scrapy-Redis分布式采集

2.1.2 正则表达式

2.1.3 Kafka数据传输

2.2 数据挖掘相关方法

2.2.1 分词技术

2.2.2 TF-IDF特征提取

2.2.3 聚类算法

2.2.4 条件随机场模型

2.3 用户画像概念

2.3.1 用户画像的维度构建

2.3.2 科研学者画像的维度

2.4 复杂网络理论

2.4.1 度和度分布

2.4.2 聚类系数

2.4.3 平均路径长度和中心性指标

2.4.4 PageRank算法

2.4.5 链路预测

2.5 本章小结

第三章 科研学者画像的构建

3.1 引言

3.2 画像模型设计

3.2.1 基本模型

3.2.2 数据获取和信息融合

3.3 画像的基本维度构建

3.3.1 个人信息维度构建

3.3.2 专业学术维度构建

3.4 画像的进阶维度构建

3.4.1 兴趣维度的快速表征方法

3.4.2 基于时间演变的兴趣发现方法

3.5 画像可视化

3.5.1 画像信息标签

3.5.2 画像内容的可视化展示

3.6 本章小结

第四章 科研学者画像的应用研究

4.1 基于画像内容的个性化推荐

4.1.1 基于内容和影响力的论文推荐

4.1.2 实验结果分析

4.1.3 结论

4.2 基于画像内容的合作关系挖掘

4.2.1 基于结构的学者合作关系挖掘

4.2.2 基于结构和兴趣的学者合作关系挖掘

4.2.3 实验结果分析

4.3 学者画像的宏观合作分析

4.3.1 领域内的学术合作分析

4.3.2 机构间的学术合作分析

4.3.3 全球化的学术合作分析

4.4 本章小结

第五章 全文总结及展望

5.1 全文总结

5.2 后续工作展望

致谢

参考文献

附录

攻读硕士学位期间取得的成果