| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第8-11页 |
| ·CALS战略研究的兴起 | 第8-9页 |
| ·IETM在CALS战略中的基础地位 | 第9-10页 |
| ·IETM中用户个性化信息检索服务需求 | 第10-11页 |
| ·课题研究问题的提出 | 第11页 |
| ·本文主要研究思路 | 第11-16页 |
| ·研究定位 | 第11-12页 |
| ·研究框架 | 第12-14页 |
| ·研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 相关理论及技术基础 | 第16-32页 |
| ·个性化检索技术 | 第16-24页 |
| ·研究与应用现状 | 第16-17页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·技术原理 | 第18-19页 |
| ·检索模式的分类 | 第19-20页 |
| ·检索基础—数据资源管理 | 第20-21页 |
| ·技术核心—用户模型构建 | 第21-24页 |
| ·智能代理技术 | 第24-32页 |
| ·智能代理的基本概念 | 第24-25页 |
| ·智能代理的特性 | 第25-26页 |
| ·智能代理的结构 | 第26-27页 |
| ·多代理体系 | 第27-29页 |
| ·多代理互操作模型 | 第29-30页 |
| ·代理技术应用于个性化检索的优势 | 第30-32页 |
| 第3章 面向IETM个性化检索系统中数据资源管理研究 | 第32-48页 |
| ·IETM中数据资源界定 | 第32-33页 |
| ·IETM中数据资源特征分析 | 第33-35页 |
| ·个性化检索对IETM中数据资源管理的功能需求 | 第35页 |
| ·IETM中基于S1000D标准的语义信息组织模型 | 第35-48页 |
| ·数据管理标准的选择 | 第35-37页 |
| ·数据粒度的界定 | 第37-39页 |
| ·数据模块的划分 | 第39-42页 |
| ·数据模块的描述语言 | 第42-44页 |
| ·数据模块的组织机制 | 第44-45页 |
| ·基于S1000D标准的语义信息组织模型 | 第45-48页 |
| 第4章 面向IETM个性化检索系统中用户模型构建技术研究 | 第48-68页 |
| ·用户模型的提出 | 第48-57页 |
| ·用户兴趣获取技术 | 第48-50页 |
| ·用户兴趣表示方法 | 第50-52页 |
| ·数据模块兴趣主旨表示方法 | 第52页 |
| ·用户模型定义 | 第52-56页 |
| ·用户模型运行算法 | 第56-57页 |
| ·推理网络技术与用户模型匹配计算 | 第57-61页 |
| ·贝叶斯推理网络基本原理 | 第57-58页 |
| ·基于推理网络的用户模型匹配计算 | 第58-60页 |
| ·用户模型自维护步骤 | 第60-61页 |
| ·用户模型中本体映射问题研究 | 第61-68页 |
| ·用户模型中本体映射问题界定 | 第62页 |
| ·本体映射研究相关技术 | 第62-63页 |
| ·本体映射框架研究 | 第63-64页 |
| ·本体映射相似度计算方法 | 第64-68页 |
| 第5章 面向IETM的多代理个性化检索系统设计 | 第68-90页 |
| ·系统总体分析 | 第68-71页 |
| ·系统功能需求分析 | 第68-69页 |
| ·系统流程分析及各功能Agent划分 | 第69-71页 |
| ·系统功能Agent设计 | 第71-83页 |
| ·用户Agent的设计 | 第71-76页 |
| ·信息搜索Agent的设计 | 第76-79页 |
| ·个性化推荐Agent的设计 | 第79-81页 |
| ·资源管理Agent的设计 | 第81-83页 |
| ·系统总体协作机制 | 第83-90页 |
| ·黑板结构引入 | 第83页 |
| ·黑板Agent结构框图 | 第83-84页 |
| ·黑板分区及数据格式 | 第84-85页 |
| ·黑板分区信息组织 | 第85-88页 |
| ·黑板Agent运作流程 | 第88-90页 |
| 第6章 结论 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 在校期间科研工作及论文发表情况 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
