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面向跨系统个性化服务的多源用户模型聚合方法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-18页
   ·课题背景及意义第10-11页
   ·国内外的研究现状第11-15页
     ·通用用户建模系统第12页
     ·基于Ontology 的可重用用户模型第12-13页
     ·基于多Agent 的用户模型第13-14页
     ·多维统一用户上下文模型第14页
     ·用户模型服务中介第14-15页
     ·现有用户模型重用方法存在的问题第15页
   ·本文的主要研究内容第15-16页
   ·本文的组织结构第16-18页
第2章 跨系统个性化服务用户建模及模型聚合的相关技术第18-30页
   ·用户建模相关技术概述第18-24页
     ·用户模型概述第18-19页
     ·用户模型的信息获取第19-20页
     ·用户模型的表示方法第20-21页
     ·用户模型的更新方法第21-22页
     ·用户建模技术的分类第22-24页
   ·本体以及领域本体的相关知识第24-29页
     ·本体的定义及构成第24-26页
     ·本体的分类第26-27页
     ·本体映射的定义及方法第27-28页
     ·本体中概念相似度的计算方法第28-29页
   ·本章小结第29-30页
第3章 面向跨系统个性化服务的用户模型研究第30-40页
   ·跨系统个性化服务体系第30-33页
     ·跨系统个性化服务的协同模型第30-32页
     ·跨系统个性化服务的访问过程第32-33页
   ·基于领域本体的用户模型第33-37页
     ·用户模型中的相关定义第33-34页
     ·用户模型中的相关函数第34-36页
     ·用户模型的结构与表示第36-37页
   ·用户模型的学习与更新第37-38页
     ·用户模型的学习第37页
     ·用户模型的更新第37-38页
   ·用户模型的聚合过程第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第4章 多源用户模型聚合中的用户聚类算法第40-56页
   ·现有聚类算法的不足第40-41页
   ·本体中概念综合相似度的计算模型第41-44页
     ·概念实例相似度计算第41-42页
     ·概念关系相似度计算第42页
     ·概念结构相似度计算第42-43页
     ·相似度的整合以及模型的评价第43-44页
   ·基于用户内积空间模型的用户聚类算法第44-49页
     ·用户内积空间模型第44-46页
     ·用户相似度计算算法第46-47页
     ·用户聚类算法第47-49页
   ·用户聚类算法的分析与评价第49-55页
     ·数据集选取第50页
     ·度量标准第50-51页
     ·实验结果与分析第51-54页
     ·算法的评价第54-55页
   ·本章小结第55-56页
第5章 多源用户模型聚合中的本体映射方法第56-69页
   ·本体的异构性第56-57页
   ·基于概念综合相似度的本体映射策略第57-59页
     ·基于概念综合相似度计算的本体映射过程第57-58页
     ·映射发现第58-59页
   ·多个本体间的映射策略第59-60页
     ·1: n 关系的多个本体映射第59页
     ·m: 1 关系的多个本体映射第59-60页
     ·m : n 关系的多个本体映射第60页
   ·多源用户模型聚合方法的分析与评价第60-68页
     ·数据集选取第60-61页
     ·度量标准第61-62页
     ·实验结果与分析第62-68页
   ·本章小结第68-69页
结论第69-71页
参考文献第71-76页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第76-77页
致谢第77-78页
作者简介第78页

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