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基于相关系数的科研社区发现算法

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毕业论文范文题目：基于相关系数的科研社区发现算法，论文范文关键词：基于相关系数的科研社区发现算法
基于相关系数的科研社区发现算法毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：由于万维网信息传递具有及时、快速、广泛的特点,越来越多的科研工作者把学术成果以文档的形式发表在网上,供广大科研工作者学习、参考、深化。然而,由于网络的庞大和无序,如何发现主题相关的文章即科研社区是一个棘手的问题。引文图中的一个紧密连通子图通常被视为相关文献组成的社区。目前引文分析已经成为链接分（本文此处忽略..）析的一个重要研究分支。本文分析了引文图模型,比较了基于引用次数的引文分析算法、基于相似度的引文分析算法及基于PageRank的引文分析算法。后两者在性能上都优于简单的基于引用次数的引文分析算法,基于相似度的算法最为准确。但是利用这三种算法得到的检索结果经常包含一些与主题无关的文献,影响了科研社（文章此处忽略..）区的准确性。Panupong等人根据文献之间的相似度,设计了一个随机游走模型来发现科研社区的算法(RWGC),但是该算法相似度计算缺乏合理解释。本文通过对引文关系的深入研究与学习,分析了RWGC算法的思想及其存在的问题。在RWGC算法基础上提出了一种基于相关系数的改进的算法—RWGC-CC(TheI（略..）mprovedRandomWalkGraphClusteringAlgorithmBasedonCorrelationCoefficient)。该算法考虑了三层指向关系,并将文献模型化为变量,将相邻文献之间的相似度模型化为概率论中的相关系数,这种相关系数反映了文献与文献间的相关程度,从而给出了相（略..）似度的数学解释。本文也通过实验深入分析了RWGC-CC算法中相似度阀值的选取与社区规模的关系等问题。实验结果表明,RWGC-CC算法提高了原RWGC算法精度的15%以上;同时RWGC-CC算法省去了原算法在相似度计算时的迭代过程,大大节省了算法时间,提高了引文分析算法的效率。

以上为本篇毕业论文范文基于相关系数的科研社区发现算法的介绍部分。

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