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多源健康数据的语义分析方法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 问题的提出第10-15页
        1.1.1 普适计算第10-11页
        1.1.2 社会计算第11-12页
        1.1.3 多源健康数据分析第12-15页
    1.2 研究现状第15-18页
        1.2.1 基于感知设备的健康分析研究第15-16页
        1.2.2 基于社交媒体的健康分析研究第16-18页
    1.3 本文的工作第18-19页
    1.4 论文的组织第19-20页
第2章 多源数据及计算模型第20-32页
    2.1 数据空间第20-21页
        2.1.1 数据分类第20页
        2.1.2 数据特点与挑战第20-21页
    2.2 多源数据模型第21-25页
        2.2.1 感知数据模型第21-23页
        2.2.2 在线数据模型第23-25页
    2.3 多源数据计算框架第25-30页
        2.3.1 本体及本体语言第26-28页
        2.3.2 多源数据融合模型第28-30页
    2.4 本章小结第30-32页
第3章 基于感知数据的健康语义分析第32-52页
    3.1 感知数据中的健康语义第32-33页
    3.2 行为识别研究第33-38页
        3.2.1 行为识别的分类第33页
        3.2.2 行为识别的感知方法第33-36页
        3.2.3 行为识别的算法第36-38页
    3.3 轻量级的行为分析算法第38-51页
        3.3.1 行为分析框架第38-39页
        3.3.2 数据采集第39-41页
        3.3.3 特征选取第41-43页
        3.3.4 层次化的行为识别算法第43-46页
        3.3.5 算法评估第46-51页
    3.4 基于代谢当量的运动量分析第51页
    3.5 本章小结第51-52页
第4章 基于在线数据的健康语义分析第52-74页
    4.1 在线数据与健康第52-53页
    4.2 在线数据采集第53-56页
    4.3 数据特征分析第56-64页
        4.3.1 交互特征第56-61页
        4.3.2 拓扑特征第61-63页
        4.3.3 语义特征第63-64页
    4.4 基于词向量的健康语义分析第64-72页
        4.4.1 深度学习第65-66页
        4.4.2 文本的向量表示第66页
        4.4.3 算法设计第66-69页
        4.4.4 算法评估第69-72页
    4.5 本章小结第72-74页
第5章 多源健康数据融合方法第74-90页
    5.1 数据融合模型第74-75页
    5.2 基于知识推理的融合方法第75-81页
        5.2.1 多源数据模型第75-77页
        5.2.2 知识推理的框架第77-79页
        5.2.3 推理性能评估第79-81页
    5.3 基于多源数据融合的社群发现第81-88页
        5.3.1 用户关系强度第81-82页
        5.3.2 基于层次聚类的社群发现方法第82-83页
        5.3.3 算法评估与分析第83-88页
    5.4 本章小结第88-90页
第6章 原型系统设计与应用第90-102页
    6.1 用药提醒系统第90-91页
    6.2 系统架构设计第91-95页
        6.2.1 系统要求第91-92页
        6.2.2 系统架构设计第92-95页
    6.3 原型系统第95-98页
        6.3.1 社交媒体组件第95-96页
        6.3.2 环境设备组件第96-97页
        6.3.3 服务器组件第97-98页
    6.4 多源数据融合评估第98-101页
    6.5 本章小结第101-102页
第7章 总结与展望第102-104页
    7.1 本文的工作总结第102-103页
    7.2 进一步的研究工作第103-104页
参考文献第104-114页
攻读博士学位期间发表论文与参加科研情况第114-118页
    攻读博士学位期间发表论文情况第114-116页
    攻读博士学位期间参加科研情况第116-118页
致谢第118-119页

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