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基于语义的用户建模技术与应用研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-13页
第一章 绪论第13-27页
   ·研究背景第13-19页
     ·信息服务的发展第13-14页
     ·个性化信息服务第14-16页
     ·语义Web第16-19页
   ·用户建模技术第19-23页
     ·用户模型与用户建模第19-20页
     ·用户建模的研究现状第20-22页
     ·传统用户建模中存在的问题第22-23页
   ·本文研究目标与内容第23-27页
     ·研究目标第23-24页
     ·论文结构与内容第24-27页
第二章 基于本体的用户模型表示第27-47页
   ·用户模型表示方法第27-32页
     ·关键词主题列表法第27-28页
     ·案例表示法第28-29页
     ·向量空间模型表示法第29-31页
     ·存在的问题第31-32页
   ·本体与本体描述语言第32-38页
     ·本体概述第32-33页
     ·本体建模元语第33-35页
     ·本体描述语言第35-38页
   ·基于本体的模型表示第38-45页
     ·模型表示的形式化描述第38-40页
     ·计算机科学科技文献领域本体第40-41页
     ·用户本体第41-43页
     ·文档本体第43-45页
   ·本章小结第45-47页
第三章 基于用户交互行为的兴趣获取及兴趣度量化第47-65页
   ·用户兴趣获取方式第47-49页
     ·显式获取方式第47-48页
     ·隐式获取方式第48-49页
   ·基于用户交互行为的兴趣获取第49-56页
     ·用户交互行为的心理特征第49-50页
     ·用户交互行为与用户兴趣第50-51页
     ·用户兴趣的自动获取方法第51-56页
   ·基于Logistic模型的兴趣度量化第56-64页
     ·兴趣度量化方法第56-57页
     ·基于Logistic模型的兴趣度量化方法第57-60页
     ·参数估计与预测检验第60-64页
   ·本章小结第64-65页
第四章 用户模型的构建与进化方法第65-87页
   ·用户建模技术第65-68页
     ·手工定制建模第65-66页
     ·示例用户建模第66-67页
     ·自动用户建模第67-68页
   ·基于背景知识的示例用户建模第68-71页
     ·传统示例标注方法分析第68-69页
     ·示例背景知识的提取第69-70页
     ·基于背景知识的示例用户建模算法第70-71页
   ·用户模型进化技术第71-74页
     ·基于信息增补的模型进化第71-72页
     ·基于遗传算法的模型进化第72-73页
     ·基于神经网络的模型进化第73-74页
   ·基于单向激活扩散模型的用户模型进化第74-84页
     ·用户兴趣变化的处理方法第74-75页
     ·用户模型的进化模型第75-77页
     ·基于遗忘函数的兴趣度衰减方法第77-79页
     ·基于单向激活扩散模型的用户模型进化方法第79-83页
     ·用户模型进化实例第83-84页
   ·本章小结第84-87页
第五章 基于语义相似度的序列重排与文档汇集第87-101页
   ·语义相似度的基本理论第87-89页
     ·语义相似度计算原则第87页
     ·语义相似度计算方法第87-89页
   ·基于结点兴趣度的语义相似度计算与文档序列重排第89-93页
     ·结点的语义距离第89-90页
     ·基于结点兴趣度的语义相似度计算第90-92页
     ·基于用户兴趣与文档间语义相似度的文档序列重排第92-93页
   ·基于文档属性的语义相似度计算与重复文档汇集第93-99页
     ·相似关系定义第94-95页
     ·基于文档属性的语义相似度计算第95-96页
     ·基于文档与文档间语义相似度的重复文档汇集第96-99页
   ·本章小结第99-101页
第六章 计算机科学领域文献检索原型系统CSPRS第101-117页
   ·系统开发工具与环境第101-107页
     ·本体编辑工具Protégé第101-102页
     ·语义Web开发包Jena第102-104页
     ·本体查询语言SPARQL第104-106页
     ·全文检索Lucene和PDF解析PDFBox第106-107页
   ·计算机科学领域文献检索原型系统CSPRS第107-109页
     ·CSPRS的系统结构第107-109页
     ·CSPRS的工作界面第109页
   ·实验和分析第109-116页
     ·实验数据与实验方法第110页
     ·评测指标第110-112页
     ·结果分析第112-116页
   ·本章小结第116-117页
第七章 总结与展望第117-121页
   ·本文主要工作第117-119页
     ·主要结论第117-118页
     ·创新点第118-119页
   ·进一步工作第119-121页
参考文献第121-129页
作者在攻读博士学位期间发表的论文第129-131页
作者在攻读博士学位期间参加的科研项目第131-133页
致谢第133-134页

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