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基于时序关联算法的论文作者关联演示系统设计的中期报告.docx

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基于时序关联算法的论文作者关联演示系统设计的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍

文档介绍:该【基于时序关联算法的论文作者关联演示系统设计的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于时序关联算法的论文作者关联演示系统设计的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于时序关联算法的论文作者关联演示系统设计的中期报告一、选题本项目选取的是基于时序关联算法的论文作者关联演示系统。在信息爆炸的时代,各种领域的研究者所发的论文数量呈现爆炸性增长的趋势,研究者在了解一个领域的状况、查找文献资料时,需要浏览的文献数量日益庞大,其检索效率也越来越低。因此,我们想通过对论文的作者关联关系进行挖掘并通过可视化方式展示,来帮助研究者更全面地了解一个领域的状况。二、研究内容该系统的研究内容主要涉及以下几个方面::采用时序关联算法,建立论文作者之间的关联关系。为了确保数据的准确性和完整性,我们选取了三个数据库:WebofScience,GoogleScholar和MicrosoftAcademic。:采用图形化界面呈现数据,通过节点和边的连接显示出不同作者之间的关联关系。节点之间的距离和其大小反映了作者之间的相关性。:用户可以自由选择关系图在不同时间段内的展示效果、节点/边的颜色和大小、自定义节点之间的联系等。三、研究方法我们将采用计算机科学中的数据挖掘技术,结合图形学和可视化技术,实现论文作者关联关系的挖掘和可视化展示。我们将主要使用以下技术::通过分析领域内已发表的论文,我们将确定挖掘的目标。:我们将采用Python编程语言,构建抓取脚本,抓取三个数据库的数据。:对抓取到的数据进行去重和筛选,以保证数据的准确性和完整性。:将我们所获得的数据存储在数据库中,以便后续处理和分析。:,构建出可视化图形化界面,实现不同作者之间的关联关系的可视化展示。四、进度安排本项目的进度安排如下:(已完成):确定系统选题和研究内容,搜集相关文献,并深入研究数据挖掘等技术的基本原理。(正在进行):开发抓取脚本,从三个数据库中抓取数据,并对数据进行清洗和整理,以保证数据的准确性和完整性。(正在进行):将整理好的数据存储在数据库中,以方便后续分析和可视化展示。:,并实现不同作者之间的关联关系的可视化展示。:对系统进行测试和优化,并最终部署到实际环境中。