文档介绍：足,针对的不足提出了一种改进的算法一琁算法基中文摘要科学技术是极具传承性的事业,任何一个科技工作者要取得好的进展,都离结构、神经网络等复杂结构建模方面日趋重要。在现实世界中,有许多科技、商业、经济、生化等领域的问题可以抽象成图上的相似性搜索问题。基于这一思想,首先,基于无向文献拓扑图提出了一种新的文献相似度评估方法,该方法结合了对文献内容与文献间的引用关系的分析,并应用容斥原理计算文献间相似度;提出了一种基于砺鄣奈南紫嗨菩运阉魉惴ā狧,该算法采用了广度优过实验验证了其有效性和可行性。同时,惴ㄒ彩视糜谄渌煊虻南嗨菩搜索。其次,分析了算法应用于科技文献相似性搜索的可行性、优点和不角度解决相关性需求,从引用分析角度解决权威性需求,综合计算文献间相似度,不开前人或他人的经验和成果。近年来,随着计算机、生物、化学、医药等领域的研究成果发布周期越来越短,科技文献数目加速增长。目前,仅中均每天出版文献!C娑匀找嬖龀さ奈南一资源,如何了解当前研究领域内前人或他人的主要的研究成果、诱导类比、联想各种创新思维,促进科学发现和技术创新,快捷准确地搜索相似文献已成为人们关注的熟点问题。随着生物信息学、化学情报学、社会网络分析的广泛应用,图在诸如蛋白质本文提出了文献拓扑图模型,其中包括无向文献拓扑图和有向文献拓扑图,将文献的相似性搜索问题转化为图搜索问题。论文工作主要包括以下两个方面:先与剪枝策略相结合的搜索技术,缩小了扫描文献范围,提高了搜索效率,并通于有向文献拓扑图,结合了对文献内容和文献间的引用关系的分析,从内容分析提高了搜索结果的准确率。最后,通过实验验证了惴ǖ挠行院涂尚行浴关键词:相似度:相似性搜索;文献拓扑图;惴ǎ籌算法
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录目国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文的研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文的组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯。.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯无向文献拓扑图存储结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯..阉魉惴ǖ氖迪帧中文摘要。第滦髀课题研究的背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..科技文献相似性搜索中的基本概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本章小节⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第禄贓理论的文献相似性搜索算法引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯文献拓扑图模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..文献相似度计算方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...侍饷枋觥黑龙江大学硕士学位论文...........⋯..⋯⋯.................................................⋯......................................⋯....................⋯.‘.●
甆搜索算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯算法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯:⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯应用于科技文献搜索的可行性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.算法框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯参考文献攻读学位期间发表的学术论文⋯.⋯。⋯⋯⋯⋯⋯。⋯⋯⋯判定算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.判定算法的改进⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯阉魉惴ㄐ史治觥实验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第陆岷夏谌莺鸵姆治龅奈南紫嗨菩运阉魉惴引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯计算方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..算法的优点与不足之处⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。算法实现细节⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.实验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..‘。
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