| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 一、 选题的背景和研究意义 | 第9-10页 |
| （一） 选题的背景 | 第9-10页 |
| （二） 研究意义 | 第10页 |
| 二、 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| （一） 隐性知识理论溯源 | 第10-12页 |
| （二） 隐性知识挖掘研究 | 第12-14页 |
| 三、 研究的创新点 | 第14页 |
| 四、 研究内容及框架 | 第14-17页 |
| （一） 研究内容 | 第14-16页 |
| （二） 研究框架 | 第16-17页 |
| 第二章 隐性知识挖掘的相关概念、基础理论与方法启示 | 第17-28页 |
| 一、 有关隐性知识概念界定 | 第17-18页 |
| （一） 隐性知识的内涵与分类 | 第17-18页 |
| （二） 隐性知识的特征 | 第18页 |
| 二、 相关隐性知识的挖掘基础理论 | 第18-23页 |
| （一） 基于数据挖掘技术的隐性知识挖掘理论 | 第19-21页 |
| （二） 基于“知识螺旋”理论的隐性知识挖掘理论 | 第21-22页 |
| （三） 基于激励机制理论的隐性知识挖掘模型理论 | 第22-23页 |
| 三、 案例推理技术的概念 | 第23-25页 |
| （一） 基于案例推理技术的概念 | 第23-24页 |
| （二） CBR技术的工作原理 | 第24-25页 |
| 四、 古籍修复类隐性知识挖掘方法 | 第25-26页 |
| （一） 中医界使用对案例挖掘隐性知识 | 第25页 |
| （二） 建筑业使用案例挖掘隐性知识 | 第25-26页 |
| （三） 教育界使用案例挖掘隐性知识 | 第26页 |
| 五、 古籍修复隐性知识挖掘障碍与方法启示 | 第26-28页 |
| （一） 古籍修复技术中隐性知识挖掘障碍 | 第26-27页 |
| （二） 其他行业案例挖掘隐性知识的启示 | 第27-28页 |
| 第三章 基于CBR技术的古籍修复中的隐性知识挖掘路径与模型构建 | 第28-42页 |
| 一、 古籍修复隐性知识挖掘的路径分析 | 第28-32页 |
| （一） 古籍修复隐性知识分析 | 第28-29页 |
| 1、古籍修复隐性知识的界定 | 第28-29页 |
| 2、古籍修复隐性知识的特点 | 第29页 |
| （二） 古籍修复隐性知识路径分析与探讨 | 第29-32页 |
| 1、个体之间的古籍修复隐性知识挖掘路径分析 | 第30页 |
| 2、个体与群体之间的古籍修复隐性知识挖掘路径分析 | 第30-31页 |
| 3、个体与社会之间的古籍修复隐性知识挖掘路径分析 | 第31-32页 |
| 二、 基于CBR的古籍修复技术中隐性知识挖掘模型的架构 | 第32-42页 |
| （一） 基本假设 | 第33-34页 |
| （二） 系统模型设计思路与模型架构 | 第34-35页 |
| （三） 基于CBR的隐性知识挖掘模型的案例表示 | 第35-38页 |
| 1、典型案例 | 第35-36页 |
| 2、基于CBR技术的模糊认知图案例表示方法 | 第36-37页 |
| 3、模糊认知图的案例表示 | 第37-38页 |
| （四） 隐性知识挖掘模型中的知识挖掘 | 第38-42页 |
| 1、概念格与粗集方法 | 第39-40页 |
| 2、隐性知识挖掘过程 | 第40-42页 |
| 第四章 实证研究 | 第42-56页 |
| 一、 案例选择及数据准备 | 第42-44页 |
| （一） 古籍修复技艺简介——托裱 | 第42页 |
| （二） 案例数据的属性选择 | 第42-44页 |
| 二、 案例表示 | 第44-47页 |
| 三、 案例托表技术中的隐性知识挖掘 | 第47-56页 |
| （一） 隐性知识挖掘的相容决策表 | 第49-53页 |
| 1、决策表的属性约简 | 第49-50页 |
| 2、决策表的核约简 | 第50-53页 |
| （二） 隐性知识规则的提取 | 第53-56页 |
| 第五章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 一、 研究结论 | 第56页 |
| 二、 本研究局限性及建议 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 个人简历 | 第64-65页 |
| 研究生期间发表论文及科研情况 | 第65页 |
