图书介绍
学科交叉知识发现及可视化PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 魏建香编著 著
- 出版社： 南京：南京大学出版社
- ISBN：9787305095351
- 出版时间：2011
- 标注页数：194页
- 文件大小：20MB
- 文件页数：211页
- 主题词：交叉科学－研究
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图书目录
1 绪论1
1.1 学科交叉研究进展3
1.2 主要内容7
1.3 研究思路与技术路线8
1.3.1 研究思路8
1.3.2 技术路线10
2 文本挖掘关键技术研究12
2.1 文本挖掘概述12
2.1.1 向量空间模型14
2.1.2 相似度测度16
2.1.3 评价函数17
2.2 文本特征提取19
2.2.1 互信息方法20
2.2.2 特征频度与文档频度20
2.2.3 χ2统计量方法21
2.3 文本分类22
2.4 文本聚类25
2.5 一种改进的文档相似度模型28
2.5.1 相似度计算模型29
2.5.2 最大距离聚类算法31
2.5.3 实验仿真与结果分析33
2.6 最佳聚类数目确定方法36
2.6.1 基于熵的评估方法37
2.6.2 基于混合F统计量的评估方法37
2.7 本章小结39
3 聚类算法研究40
3.1 模糊C-均值聚类40
3.1.1 FCM基本原理41
3.1.2 FCM聚类算法42
3.1.3 实验仿真43
3.2 基于遗传算法的聚类45
3.2.1 遗传算法45
3.2.2 目标函数46
3.2.3 算法实现47
3.2.4 实验仿真49
3.3 基于粒子群优化算法的聚类50
3.3.1 粒子群算法简介50
3.3.2 算法特点52
3.3.3 文献聚类数学模型53
3.3.4 文档聚类算法设计54
3.3.5 算法仿真与分析55
3.4 基于粒子对称分布多样性的PSO算法59
3.4.1 多样性函数的定义及调节方法61
3.4.2 算法设计63
3.4.3 算法仿真与分析64
3.5 基于免疫选择的粒子群优化算法71
3.5.1 人工免疫算法73
3.5.2 相关定义74
3.5.3 算法设计77
3.5.4 实验仿真与分析79
3.6 基于IS-PSO与FCM的聚类融合算法83
3.6.1 聚类融合算法的基本思想83
3.6.2 聚类融合算法设计84
3.6.3 实验仿真与分析85
3.7 本章小结87
4 知识可视化及降维技术研究88
4.1 可视化概述88
4.2 知识可视化90
4.3 知识可视化软件92
4.3.1 CiteSpace93
4.3.2 Ucinet95
4.4 降维技术96
4.4.1 MDS97
4.4.2 ISOmap98
4.4.3 PCA99
4.5 三种降维方法的比较102
4.5.1 降维质量评价函数102
4.5.2 降维效果比较103
4.6 基于PCA可视化实例105
5 学科交叉知识发现与可视化模型研究110
5.1 学科交叉文献发现模型110
5.2 学科交叉知识发掘模型112
5.2.1 基于共词聚类的学科交叉点挖掘模型113
5.2.2 基于互信息的研究方向描述114
5.2.3 学科交叉突现词检测方法114
5.2.4 基于发文比例的学科方向演变描述模型116
5.3 学科交叉知识可视化模型117
5.3.1 学科交叉度与融合度定义117
5.3.2 学科交叉可视化模板118
5.3.3 学科融合可视化模板119
5.3.4 学科交叉聚类可视化模板120
5.3.5 研究方向趋势可视化模板122
5.3.6 突现词聚类可视化模板123
5.4 本章小结124
6 学科交叉知识发现及可视化实证研究125
6.1 数据的采集与预处理125
6.2 学科交叉文献的选择方法126
6.2.1 学科交叉特征词选择与分析126
6.2.2 学科交叉文献选择策略129
6.3 基于融合算法的文档聚类131
6.3.1 基于主题词表的特征约简131
6.3.2 基于F统计量的最佳类别数确定134
6.3.3 基于融合算法文档聚类的实现138
6.3.4 基于互信息的类别特征描述142
6.3.5 学科交叉因子与融合因子分析147
6.3.6 突现词检测及聚类分析149
6.4 基于VIK的学科交叉知识可视化151
6.4.1 VIK可视化软件简介152
6.4.2 学科交叉视图154
6.4.3 学科融合视图156
6.4.4 学科交叉聚类视图158
6.4.5 研究方向发展趋势视图165
6.4.6 突现词聚类视图167
6.5 基于CiteSpace的知识可视化分析168
6.6 基于作者引用关系的社会复杂网络分析172
6.7 本章小结173
7 结语174
7.1 主要工作174
7.2 存在的不足178
7.3 进一步的工作179
主要参考文献181