基于任务驱动的主动知识服务技术研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·知识服务的研究现状 | 第13-16页 |
| ·知识服务的应用模式和功能 | 第13-15页 |
| ·知识服务体系架构 | 第15-16页 |
| ·关键技术研究现状 | 第16-19页 |
| ·本体匹配技术 | 第16-17页 |
| ·推荐技术研究现状 | 第17-19页 |
| ·论文研究内容及组织结构 | 第19-21页 |
| ·研究内容 | 第19-20页 |
| ·组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 系统总体框架 | 第21-29页 |
| ·系统需求分析 | 第21-22页 |
| ·系统框架设计 | 第22-24页 |
| ·系统知识服务流程 | 第24-25页 |
| ·系统关键技术 | 第25-28页 |
| ·基于本体的知识集成技术 | 第25-27页 |
| ·基于任务的知识需求模型自动构建技术 | 第27-28页 |
| ·基于任务的协同过滤推荐技术 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于任务的知识需求模型自动构建技术 | 第29-45页 |
| ·任务模型与知识需求模型 | 第29-31页 |
| ·任务模型 | 第29页 |
| ·任务知识需求模型 | 第29-31页 |
| ·基于任务的知识需求模型自动构建流程 | 第31-32页 |
| ·基于任务的知识需求模型自动构建方法 | 第32-39页 |
| ·AOMA-AI算法 | 第32-36页 |
| ·基于规则的知识归并算法 | 第36-39页 |
| ·实验结果分析及模型实例 | 第39-44页 |
| ·AOMA-AI实验分析 | 第39-43页 |
| ·任务知识需求模型实例 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于任务的协同过滤推荐技术 | 第45-57页 |
| ·协同过滤推荐算法 | 第45-46页 |
| ·过滤推荐算法原理 | 第45页 |
| ·协同过滤推荐算法改进 | 第45-46页 |
| ·基于任务的协同过滤推荐流程 | 第46-48页 |
| ·基于任务的协同过滤推荐算法 | 第48-52页 |
| ·基于任务的知识过滤算法 | 第48-49页 |
| ·知识推荐列表生成算法 | 第49-52页 |
| ·任务知识需求模型进化 | 第52-54页 |
| ·实验及分析 | 第54-56页 |
| ·评估标准 | 第54-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章TPKSS设计与实现 | 第57-70页 |
| ·项目背景 | 第57-58页 |
| ·开发运行环境 | 第58-59页 |
| ·开发环境 | 第58-59页 |
| ·运行环境 | 第59页 |
| ·系统设计 | 第59-65页 |
| ·系统应用模式 | 第59-60页 |
| ·功能结构图 | 第60-62页 |
| ·系统用例图 | 第62-63页 |
| ·系统类图 | 第63-64页 |
| ·系统顺序图 | 第64-65页 |
| ·系统运行实例 | 第65-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70页 |
| ·展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 在校期间的研究成果及发表的学术论文 | 第77页 |
