基于本体的突发事件网络舆情案例推理研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 本体的研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 案例推理的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 突发事件网络舆情的研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.4 研究现状评述 | 第18页 |
| 1.3 研究思路与方法 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第18-19页 |
| 1.3.2 技术路线图 | 第19页 |
| 1.3.3 研究方法 | 第19-20页 |
| 1.4 论文结构 | 第20页 |
| 1.5 主要创新点 | 第20-21页 |
| 2. 相关理论概述 | 第21-28页 |
| 2.1 本体论 | 第21-24页 |
| 2.1.1 本体的涵义 | 第21-22页 |
| 2.1.2 本体的分类 | 第22-23页 |
| 2.1.3 本体的建模元语 | 第23-24页 |
| 2.2 案例推理的概念及理论基础 | 第24页 |
| 2.3 突发事件网络舆情 | 第24-28页 |
| 2.3.1 突发事件网络舆情的概念 | 第24-25页 |
| 2.3.2 突发事件网络舆情的构成要素 | 第25-26页 |
| 2.3.3 突发事件网络舆情的特点 | 第26-28页 |
| 3. 突发事件网络舆情案例库的本体构建 | 第28-38页 |
| 3.1 运用本体构建案例库的原因 | 第28-29页 |
| 3.1.1 现有案例表达存在的问题 | 第28页 |
| 3.1.2 运用本体进行案例表达的优点 | 第28-29页 |
| 3.2 突发事件网络舆情案例表示框架 | 第29-34页 |
| 3.2.1 突发事件网络舆情领域界定 | 第29页 |
| 3.2.2 突发事件网络舆情特征分析 | 第29-30页 |
| 3.2.3 突发事件网络舆情传播阶段模型与临界点 | 第30-34页 |
| 3.3 突发事件网络舆情分类本体表示 | 第34-38页 |
| 3.3.1 案例属性分析 | 第34-35页 |
| 3.3.2 案例本体构建 | 第35-37页 |
| 3.3.3 本体评价 | 第37-38页 |
| 4. 案例推理模型 | 第38-50页 |
| 4.1 基本框架 | 第38-41页 |
| 4.1.1 源知识框架 | 第39-40页 |
| 4.1.2 案例推理阶段 | 第40-41页 |
| 4.1.3 案例展示阶段 | 第41页 |
| 4.2 框架的基本特征 | 第41-42页 |
| 4.2.1 自我学习性 | 第41页 |
| 4.2.2 可重用性 | 第41页 |
| 4.2.3 知识和知识结构的相互分离存储 | 第41-42页 |
| 4.2.4 异构案例库中数据实现共享 | 第42页 |
| 4.3 案例相似度匹配算法 | 第42-47页 |
| 4.3.1 突发事件网络舆情案例相似度定义 | 第42-44页 |
| 4.3.2 突发事件网络舆情案例相似度算法 | 第44-47页 |
| 4.4 问题案例最终解决措施的确定 | 第47-49页 |
| 4.5 案例库的维护 | 第49-50页 |
| 5. 实例分析 | 第50-55页 |
| 5.1 案例简介 | 第50页 |
| 5.2 问题解答 | 第50-55页 |
| 5.2.1 特征属性值离散化 | 第50-51页 |
| 5.2.2 AHP确定属性权重 | 第51-53页 |
| 5.2.3 筛选相似案例 | 第53-55页 |
| 6 总结 | 第55-57页 |
| 6.1 研究总结 | 第55页 |
| 6.2 研究不足与展望 | 第55-57页 |
| 6.2.1 研究不足 | 第55-56页 |
| 6.2.2 研究展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
