| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 图表清单 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·知识管理系统 | 第12-15页 |
| ·知识和知识管理的概念 | 第12-13页 |
| ·知识管理的研究现状 | 第13-14页 |
| ·知识管理系统的研究现状及存在问题 | 第14-15页 |
| ·非结构化知识管理研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文关键技术研究现状 | 第16-20页 |
| ·分词技术的研究现状 | 第16-18页 |
| ·典型的自动分词系统 | 第17-18页 |
| ·典型的分词算法 | 第18页 |
| ·用户模型的研究现状 | 第18-20页 |
| ·用户模型的概念 | 第19页 |
| ·用户模型的表示 | 第19-20页 |
| ·论文研究内容及结构安排 | 第20-22页 |
| ·文本的研究内容 | 第20-21页 |
| ·本文的结构安排 | 第21-22页 |
| 第二章 基于分词技术和用户模型的非结构化知识管理系统设计 | 第22-29页 |
| ·系统的需求分析 | 第22-23页 |
| ·系统的总体框架设计 | 第23-24页 |
| ·系统的工作流程分析 | 第24-25页 |
| ·系统的关键技术 | 第25-28页 |
| ·基于分词技术的非结构化知识处理 | 第26-27页 |
| ·基于语义的非结构化知识表示模型 | 第27页 |
| ·基于用户模型技术的非结构化知识个性化检索 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于分词技术的非结构化知识语义表示模型 | 第29-39页 |
| ·文档预处理 | 第29-30页 |
| ·改进的正向最大匹配分词算法 | 第30-35页 |
| ·改进的词典结构 | 第31-32页 |
| ·改进的正向最大匹配分词算法 | 第32-35页 |
| ·基于本体的非结构化知识语义建模 | 第35-38页 |
| ·基于本体的向量表示 | 第35-36页 |
| ·本体的概念 | 第35页 |
| ·基于本体的文档向量表示 | 第35-36页 |
| ·语义关系权重计算 | 第36-38页 |
| ·概念权重计算 | 第37页 |
| ·概念间的语义关系权重计算 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于用户模型的非结构化知识个性化检索 | 第39-54页 |
| ·基于领域本体的用户模型的定义 | 第39-41页 |
| ·领域本体 | 第39页 |
| ·基于领域本体的用户模型 | 第39-41页 |
| ·基于领域本体的用户模型的构建 | 第41-43页 |
| ·DOBUM 的构建过程 | 第41-42页 |
| ·用户分类过程 | 第42-43页 |
| ·DOBUM 更新过程 | 第43页 |
| ·基于用户模型的非结构化知识检索算法 | 第43-51页 |
| ·非结构化知识检索模型和检索过程 | 第43-47页 |
| ·检索条件预处理 | 第47-48页 |
| ·非结构化知识匹配算法 | 第48-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 系统实现与应用 | 第54-67页 |
| ·系统介绍 | 第54-55页 |
| ·项目背景 | 第54-55页 |
| ·系统功能 | 第55页 |
| ·开发环境 | 第55-57页 |
| ·系统实现 | 第57-63页 |
| ·系统功能模块结构 | 第57-58页 |
| ·基于 UML 的系统分析设计 | 第58-61页 |
| ·系统核心算法的实现 | 第61-63页 |
| ·系统运行实例 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第74页 |