| 目录 | 第1-5页 |
| 图目录 | 第5-6页 |
| 表目录 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 引言 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究内容和思路 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-15页 |
| 2 文献综述 | 第15-41页 |
| ·语义网技术 | 第15-23页 |
| ·WEB语义表达框架 | 第15-17页 |
| ·RDF与RDFS | 第17-19页 |
| ·本体及其本体描述语言OWL | 第19-21页 |
| ·本体推理技术及应用 | 第21-23页 |
| ·知识整合 | 第23-27页 |
| ·从知识到知识整合 | 第23-24页 |
| ·知识整合研究现状 | 第24-25页 |
| ·语义网技术与知识整合 | 第25-27页 |
| ·社会网络与社会网络分析 | 第27-30页 |
| ·社会网络 | 第27-28页 |
| ·社会网络分析 | 第28-30页 |
| ·社会网络分析的应用 | 第30页 |
| ·交互记忆系统 | 第30-33页 |
| ·交互记忆与交互记忆系统 | 第30-31页 |
| ·交互记忆系统的作用 | 第31-32页 |
| ·交互记忆系统与知识整合 | 第32-33页 |
| ·知识推荐 | 第33-41页 |
| ·个性化推荐 | 第33-34页 |
| ·推荐系统的输入与输出 | 第34-36页 |
| ·常用推荐方法及其组合 | 第36-40页 |
| ·隐性知识的个性化推荐 | 第40-41页 |
| 3 基于关系的知识整合与推荐系统 | 第41-44页 |
| ·系统整体架构 | 第41-42页 |
| ·网络分析层 | 第42-43页 |
| ·显性知识的语义整合 | 第42-43页 |
| ·隐性知识的社会网络分析 | 第43页 |
| ·知识应用层 | 第43-44页 |
| 4 基于语义网技术的显性知识整合模块 | 第44-57页 |
| ·知识的分类及本体库 | 第44-46页 |
| ·知识的分类 | 第44页 |
| ·本体库的定义 | 第44-45页 |
| ·本体库的应用 | 第45-46页 |
| ·知识整合的形式化定义 | 第46-48页 |
| ·知识与知识整合的定义 | 第46-47页 |
| ·知识整合的规则 | 第47-48页 |
| ·组织网络间的知识整合流程 | 第48-52页 |
| ·知识语义整合总体流程 | 第48-49页 |
| ·分知识集的闭包计算 | 第49-50页 |
| ·从分知识集到总知识集的合并 | 第50-51页 |
| ·总知识集的标准化同构 | 第51-52页 |
| ·组织网络间知识整合模块的实现 | 第52-57页 |
| ·知识推理与整合 | 第52-54页 |
| ·本体集类的实现 | 第54-56页 |
| ·整合过程的实现 | 第56-57页 |
| 5 基于社会关系网络的专家椎荐 | 第57-68页 |
| ·WEB2.0环境下的TAG技术 | 第57-59页 |
| ·分众分类与TAG技术 | 第57-58页 |
| ·TAG技术的特点与限制 | 第58-59页 |
| ·TAG在知识共享中的应用 | 第59页 |
| ·专家推荐的常用指标及基础数据 | 第59-61页 |
| ·专家推荐的常用指标 | 第59-60页 |
| ·本系统用来度量指标的基础数据 | 第60-61页 |
| ·专家推荐系统的三种输入 | 第61页 |
| ·匹配性指标 | 第61-63页 |
| ·推荐性指标 | 第63-67页 |
| ·质量指标(一):权威程度 | 第64-65页 |
| ·质量指标(二):互补程度 | 第65页 |
| ·质量指标(三):活跃性 | 第65页 |
| ·结构指标(一):位置特性 | 第65-66页 |
| ·结构指标(二):可达性 | 第66-67页 |
| ·专家推荐的指标体系 | 第67-68页 |
| 6 基于社会关系网络的专家推荐模块设计 | 第68-76页 |
| ·现有的专家定位系统综述:以EXPERTFINDING系统为例 | 第68-71页 |
| ·现有的专家定位系统 | 第68-70页 |
| ·EXPERTFINDING系统 | 第70-71页 |
| ·现有专家检索系统小结 | 第71页 |
| ·基于社会关系网络的专家推荐 | 第71-73页 |
| ·被动专家推荐 | 第71-72页 |
| ·主动专家推荐 | 第72-73页 |
| ·专家网络 | 第73-76页 |
| ·专家中心网络 | 第73-74页 |
| ·专家关系网络 | 第74-76页 |
| 7 系统原型示例 | 第76-89页 |
| ·知识查询条件与本体库 | 第76-77页 |
| ·显性知识的查询与整合 | 第77-85页 |
| ·背景:从ROSETTANET说开去 | 第78-79页 |
| ·示例一:事实型知识的推理与结构化整合 | 第79-81页 |
| ·示例二:事实型、规则型和案例型知识的整合 | 第81-85页 |
| ·基于社会关系网络的专家推荐模块 | 第85-86页 |
| ·原型系统效率 | 第86-89页 |
| 8 总结与展望 | 第89-91页 |
| ·本文研究小结 | 第89页 |
| ·研究展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-97页 |
| 后记 | 第97-98页 |