| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第11页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状及评述 | 第12-17页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.3 评述 | 第17页 |
| 1.4 主要研究内容和方法 | 第17-20页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第18页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第18-20页 |
| 第2章 大数据联盟数据资源利用过程及机制框架 | 第20-30页 |
| 2.1 大数据联盟界定及形成动因 | 第20-23页 |
| 2.1.1 大数据联盟概念界定 | 第20-21页 |
| 2.1.2 大数据联盟特征 | 第21页 |
| 2.1.3 大数据联盟形成动因 | 第21-23页 |
| 2.2 大数据联盟数据资源特征与分类 | 第23-25页 |
| 2.2.1 大数据联盟数据资源特征 | 第23-24页 |
| 2.2.2 大数据联盟数据资源分类 | 第24-25页 |
| 2.3 大数据联盟数据资源利用方式及过程 | 第25-29页 |
| 2.3.1 大数据联盟数据资源利用要素 | 第25-27页 |
| 2.3.2 大数据联盟数据资源利用方式 | 第27-28页 |
| 2.3.3 大数据联盟数据资源利用过程 | 第28-29页 |
| 2.4 大数据联盟数据资源利用机制框架 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 大数据联盟数据资源识别与表示 | 第30-38页 |
| 3.1 大数据联盟数据资源识别 | 第30-33页 |
| 3.1.1 大数据联盟数据资源识别范围 | 第30-31页 |
| 3.1.2 基于灰色关联的大数据联盟数据资源识别 | 第31-33页 |
| 3.2 大数据联盟数据资源标签化 | 第33-35页 |
| 3.2.1 大数据联盟数据资源标签化概念模型 | 第33-34页 |
| 3.2.2 大数据联盟数据资源标签化过程 | 第34-35页 |
| 3.3 大数据联盟数据资源表示 | 第35-37页 |
| 3.3.1 基于本体的大数据联盟数据资源表示方法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 大数据联盟数据资源三元组表示模型 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 面向显性需求的大数据联盟数据资源利用 | 第38-48页 |
| 4.1 大数据联盟显性需求识别 | 第38-40页 |
| 4.1.1 大数据联盟显性需求识别过程 | 第38-39页 |
| 4.1.2 基于属性拆分的大数据联盟显性需求识别 | 第39-40页 |
| 4.2 大数据联盟显性需求表示 | 第40-41页 |
| 4.2.1 大数据联盟显性需求本体构建过程 | 第40-41页 |
| 4.2.2 大数据联盟显性需求本体模型 | 第41页 |
| 4.3 大数据联盟显性需求与数据资源匹配 | 第41-47页 |
| 4.3.1 大数据联盟数据资源搜索路径 | 第42页 |
| 4.3.2 大数据联盟数据资源多层次匹配模型 | 第42-44页 |
| 4.3.3 大数据联盟数据资源匹配算法 | 第44-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 面向隐性需求的大数据联盟数据资源利用 | 第48-56页 |
| 5.1 大数据联盟隐性需求识别 | 第48-49页 |
| 5.1.1 大数据联盟隐性需求识别途径 | 第48-49页 |
| 5.1.2 大数据联盟隐性需求识别过程 | 第49页 |
| 5.2 大数据联盟隐性需求互信息特征检测 | 第49-52页 |
| 5.2.1 大数据联盟行为数据筛选 | 第49-50页 |
| 5.2.2 基于信息熵的大数据联盟数据资源综合互信息计算 | 第50-52页 |
| 5.3 大数据联盟数据资源推送 | 第52-55页 |
| 5.3.1 大数据联盟数据资源协同过滤推送模型 | 第52-53页 |
| 5.3.2 基于互信息的大数据联盟数据资源相似度计算 | 第53-54页 |
| 5.3.3 大数据联盟偏好数据资源评分预测 | 第54-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 实证研究 | 第56-69页 |
| 6.1 金鸡湖大数据产业联盟概况 | 第56-57页 |
| 6.1.1 金鸡湖大数据产业联盟简介 | 第56页 |
| 6.1.2 金鸡湖大数据产业联盟构成 | 第56-57页 |
| 6.2 JLBDA数据资源识别与表示 | 第57-59页 |
| 6.2.1 JLBDA数据资源识别 | 第57-59页 |
| 6.2.2 JLBDA数据资源标签化及本体表示 | 第59页 |
| 6.3 面向显性需求的JLBDA数据资源利用 | 第59-64页 |
| 6.3.1 JLBDA显性需求识别与表示 | 第59-63页 |
| 6.3.2 JLBDA显性需求与数据资源匹配结果 | 第63-64页 |
| 6.4 面向隐性需求的JLBDA数据资源利用 | 第64-67页 |
| 6.4.1 JLBDA隐性需求信息获取与分析 | 第64-66页 |
| 6.4.2 JLBDA数据资源推送结果列表 | 第66-67页 |
| 6.5 金鸡湖大数据产业联盟数据资源利用效率提升策略 | 第67-68页 |
| 6.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
