大众行为下基于贝叶斯网的知识集群模型及其应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·文献综述 | 第10-15页 |
| ·大众行为相关研究 | 第10-11页 |
| ·网络用户行为 | 第11-12页 |
| ·知识服务 | 第12-13页 |
| ·个性化服务 | 第13-15页 |
| ·研究目的、方法和内容框架 | 第15-18页 |
| ·研究目的 | 第16-17页 |
| ·研究方法 | 第17页 |
| ·内容框架 | 第17-18页 |
| ·研究特色 | 第18-20页 |
| 第二章 大众行为下的知识集群模型 | 第20-35页 |
| ·大众行为 | 第20-25页 |
| ·大众行为概念 | 第20-21页 |
| ·大众行为特征 | 第21-22页 |
| ·大众行为条件 | 第22-23页 |
| ·大众行为相关理论 | 第23-24页 |
| ·大众行为在信息时代的影响 | 第24-25页 |
| ·集群及其发展应用 | 第25-29页 |
| ·集群的概念 | 第25-26页 |
| ·集群的发展应用 | 第26-28页 |
| ·知识集群概念 | 第28-29页 |
| ·大众行为下的知识集群应用 | 第29-33页 |
| ·大众行为下的知识集群模型 | 第29-30页 |
| ·模型相关定义 | 第30-31页 |
| ·建模任务描述 | 第31-33页 |
| ·模型中需要解决的二个问题 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 知识预处理 | 第35-44页 |
| ·预处理概念 | 第35页 |
| ·知识项访问日志的形成 | 第35-37页 |
| ·知识页面结构图 | 第35-36页 |
| ·知识访问日志 | 第36-37页 |
| ·知识项预处理过程 | 第37-43页 |
| ·知识项访问日志文件 | 第37-40页 |
| ·知识项预处理模型 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于贝叶斯网的知识集群推理 | 第44-55页 |
| ·变量聚合方法研究 | 第44-47页 |
| ·关联 | 第44-45页 |
| ·分类 | 第45页 |
| ·聚类 | 第45-47页 |
| ·贝叶斯网应用研究 | 第47-50页 |
| ·贝叶斯网理论 | 第47-49页 |
| ·贝叶斯网应用 | 第49-50页 |
| ·知识集群推理 | 第50-54页 |
| ·基于贝叶斯网的知识集群推理 | 第50-51页 |
| ·集群推理算法 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 大众行为下的知识集群应用 | 第55-61页 |
| ·应用架构设计 | 第55-56页 |
| ·日志数据库的建立 | 第56-57页 |
| ·基于本体的集群知识表示 | 第57-60页 |
| ·知识表示 | 第57-58页 |
| ·OWL 描述知识集群 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 主要研究成果及结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附件 | 第73页 |
