目錄第一部分　科技大數(shù)據(jù)的建模理論第1章　科技大數(shù)據(jù)的張量表示模型 31.1　引言 31.2　基于張量分解的表示模型 71.3　t-FD算法 151.4　理論誤差界的證明 191.5　實(shí)驗(yàn)分析 261.6　小結(jié) 32參考文獻(xiàn) 32第2章　科技大數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜 352.1　知識(shí)圖譜概念及發(fā)展 352.2　面向科技大數(shù)據(jù)的知識(shí)圖譜 382.3　知識(shí)圖譜關(guān)鍵技術(shù) 402.4　知識(shí)圖譜技術(shù)分析 52參考文獻(xiàn) 55第3章　科技大數(shù)據(jù)遷移學(xué)習(xí) 573.1　遷移學(xué)習(xí)的概念及發(fā)展 573.2　科技大數(shù)據(jù)遷移學(xué)習(xí)的驅(qū)動(dòng)因素 593.3　遷移學(xué)習(xí)相關(guān)研究 61參考文獻(xiàn) 77第二部分　科技大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)第4章　科技情報(bào)認(rèn)知圖譜 874.1　科技情報(bào)認(rèn)知圖譜的概念 874.2　認(rèn)知推理 924.3　邏輯表達(dá) 97參考文獻(xiàn) 99第5章　基于深度遷移學(xué)習(xí)的圖像語(yǔ)義分類 1005.1　引言 1005.2　算法介紹 1045.3　實(shí)驗(yàn) 1135.4　小結(jié) 118參考文獻(xiàn) 118第6章　基于柔性標(biāo)簽遷移學(xué)習(xí)的圖像分類 1216.1　引言 1216.2　預(yù)備知識(shí) 1236.3　MSLT算法介紹 1266.4　實(shí)驗(yàn) 1356.5　小結(jié) 139參考文獻(xiàn) 140第7章　科技大數(shù)據(jù)中的學(xué)者研究興趣預(yù)測(cè) 1437.1　引言 1437.2　研究興趣預(yù)測(cè) 1467.3　自適應(yīng)屬性選擇的學(xué)者研究興趣預(yù)測(cè)方法 1477.4　實(shí)驗(yàn) 1537.5　小結(jié) 155參考文獻(xiàn) 155第8章　科技大數(shù)據(jù)中的學(xué)者間合著關(guān)系預(yù)測(cè)方法 1578.1　引言 1578.2　融合語(yǔ)義與結(jié)構(gòu)信息的學(xué)者間合著關(guān)系預(yù)測(cè)方法 1588.3　實(shí)驗(yàn) 1628.4　小結(jié) 164參考文獻(xiàn) 164第9章　科技大數(shù)據(jù)中的機(jī)構(gòu)間合作關(guān)系預(yù)測(cè)方法 1669.1　問(wèn)題介紹 1669.2　個(gè)體性實(shí)體與群體性實(shí)體 1679.3　基于表示學(xué)習(xí)的機(jī)構(gòu)間合作關(guān)系預(yù)測(cè)算法 1699.4　實(shí)驗(yàn) 1739.5　小結(jié) 175參考文獻(xiàn) 175