本书构建基于全文本的引文重要性特征体系，探索面向引文重要性的文献主题识别方法；通过定义实体类别、建立标注指南和标注规则等步骤建立微观实体语料库，采用自然语言处理技术和深度学习等方法对领域微观实体进行自动抽取；以微观实体为载体，从扩散路径和扩散结构两个方面探究知识的扩散模式，揭示知识的延续性和继承性；借鉴复杂网络中传染病模型思想构建微分动力学模型，并通过仿真研究验证其有效性，揭示微观实体知识扩散的动力学影响机制；建立融入实体信息的主题提取模型和主题演化框架，精准地揭示学科领域的研究主题，探究其动态演化规律。

安欣，北京林业大学经济管理学院教授，博士生导师，统计专硕项目主任。美国奥本大学访问学者，中国农学会农业科技园区分会专家，全国研究生数学建模竞赛评审专家，多种国际著名期刊审稿专家。多次获全国应用统计专业学位“教育教学成果奖”，多次被教育部统计学类教指委授予“优秀指导教师”称号，多次被学校授予“优秀研究生学位论文指导教师”称号。曾带领学生团队参加大学生市场调查与分析大赛并获“国家一等奖”，为学校首次斩获该赛事最高奖项。主要从事科学计量、数据挖掘、资源环境统计等方面的研究工作。在国内外重要学术期刊上发表学术论文50余篇，出版专著2部，申请软件著作权2项；主持国家自然科学基金项目、北京市优秀人才青年骨干项目和省级科技计划项目等课题，参与国家社科基金、北京社科基金及国家林业局业务委托项目等多项课题。

第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究述评
1.2.1 引用内容分析方面
1.2.2 微观实体方面
1.2.3 知识扩散研究方面
1.2.4 当前研究的不足
1.3 研究内容与思路
1.4 研究方案与技术路线
1.5 研究特色与创新
本章参考文献
第2章 基于全文本的引文重要性分类特征研究
2.1 引文功能和重要性分类体系
2.2 数据来源及预处理
2.2.1 数据来源
2.2.2 数据预处理
2.3 传统特征工程
2.3.1 基于结构的特征
2.3.2 基于被引次数的特征
2.3.3 基于单独引用的特征
2.3.4 基于作者重叠的特征
2.3.5 基于线索词的特征
2.3.6 基于相似度的特征
2.4 基于产生式模型的特征工程
2.4.1 产生式模型概述
2.4.2 CIM简介
2.4.3 基于CIM的特征提取算法
2.5 特征分析
2.5.1 描述性统计
2.5.2 相关性分析
2.6 本章小结
本章参考文献
第3章 基于机器学习方法的引文重要性分类研究
3.1 机器学习在引文自动分类中的应用
3.2 监督型引文重要性分类
3.2.1 基于SVM的引文重要性分类
3.2.2 基于RF的引文重要性分类
3.2.3 实验结果分析
3.2.4 特征重要性对比
3.3 半监督型引文重要性分类
3.3.1 半监督自训练模型
3.3.2 实验结果分析
3.3.3 特征重要性对比
3.4 本章小结
本章参考文献
第4章 基于引文重要性的文献主题识别研究
4.1 基于引文的文献主题识别研究
4.2 基于引文的主题模型概述
4.3 Cite-PLSA-LDA主题模型构建
4.4 文献主题识别
4.4.1 实验数据及预处理
4.4.2 主题识别及评价
4.5 文献主题相似度分析
4.5.1 相似度指标
4.5.2 相似度分析
4.6 本章小结
本章参考文献
第5章 基于全文本的微观实体抽取及扩散研究
5.1 相关研究
5.1.1 微观实体抽取
5.1.2 微观实体评估
5.1.3 知识扩散研究
5.2 数据获取及标注
5.2.1 数据收集及处理
5.2.2 微观实体分类及标注
5.2.3 同义微观实体及缩略语识别
5.3 面向全文本的微观实体抽取
5.3.1 BiLSTM-CRF模型
5.3.2 特征提取
5.3.3 评测标准
5.3.4 微观实体抽取
5.4 分子生物学领域微观实体扩散
5.4.1 异构信息网络
5.4.2 微观实体扩散网络构建
5.4.3 宏观层面微观实体扩散
5.4.4 微观层面微观实体扩散
5.5 本章小结
本章参考文献
第6章 基于全文本的微观实体扩散模式研究
6.1 扩散模式相关研究
6.1.1 基于社交网络的信息扩散
6.1.2 基于引文网络的知识扩散
6.2 微观实体扩散网络
6.2.1 数据收集与描述
6.2.2 网络构建
6.2.3 网络中实体重要性识别
6.3 网络中微观实体的暴露与引用
6.3.1 暴露次数与引用采纳间的关系
6.3.2 影响概率计算
6.4 微观实体扩散路径
6.4.1 微观实体演化路径
6.4.2 微观实体学科间扩散
6.4.3 微观实体学科内扩散
6.5 微观实体扩散结构
6.5.1 实体级联网络
6.5.2 实体级联的基础特征
6.5.3 结构感染性和流行性
6.6 本章小结
本章参考文献
第7章 基于全文本的微观实体扩散动力学研究
7.1 相关研究
7.1.1 新冠领域微观实体
7.1.2 微分动力学在知识扩散中的应用
7.2 SIR微观实体扩散动力学模型及仿真
7.2.1 SIR微观实体扩散模型
7.2.2 基于SIR模型的微观实体扩散仿真
7.3 SEIR微观实体扩散动力学模型及仿真
7.3.1 SEIR微观实体扩散模型
7.3.2 基于SEIR模型的微观实体扩散仿真
7.4 SEIZR微观实体扩散动力学模型及仿真
7.4.1 SEIZR微观实体扩散模型
7.4.2 基于SEIZR模型的微观实体扩散仿真
7.5 三种微观实体扩散动力学模型效果对比
7.6 本章小结
本章参考文献
第8章 基于全文本的领域实体自动抽取研究
8.1 相关研究
8.1.1 实体计量学
8.1.2 实体抽取
8.2 数据来源及预处理
8.2.1 数据来源
8.2.2 数据预处理
8.3 实体语料库构建
8.3.1 待标注文献选择
8.3.2 实体类别及标注指南
8.3.3 标注过程及结果分析
8.4 BERT-BiLSTM-CRF模型及实验
8.4.1 BERT-BiLSTM-CRF模型
8.4.2 数据集及模型参数设置
8.4.3 评价指标及实验结果
8.5 领域实体抽取结果分析
8.6 本章小结
本章参考文献
第9章 基于全文本的研究主题动态演化分析
9.1 相关研究
9.1.1 主题识别技术
9.1.2 主题演化研究
9.2 实验数据及预处理
9.2.1 实验数据
9.2.2 数据预处理
9.3 融合实体信息的研究主题揭示
9.3.1 基于实体的主题模型概述
9.3.2 融合实体的主题模型