| 摘要 | 第16-18页 |
| Abstract | 第18-20页 |
| 0 绪论 | 第21-46页 |
| 0.1 选题背景 | 第21-22页 |
| 0.2 研究意义 | 第22-24页 |
| 0.2.1 理论意义 | 第22-23页 |
| 0.2.2 现实意义 | 第23-24页 |
| 0.3 国内外研究现状分析 | 第24-39页 |
| 0.3.1 网络社区中用户交流特征与内容挖掘研究 | 第25-28页 |
| 0.3.2 领域概念关联体系构建 | 第28-31页 |
| 0.3.3 基于领域概念关联的知识组织研究 | 第31-34页 |
| 0.3.4 知识聚合相关研究 | 第34-38页 |
| 0.3.5 研究述评 | 第38-39页 |
| 0.4 研究内容、方法和创新点 | 第39-46页 |
| 0.4.1 研究内容 | 第39-43页 |
| 0.4.2 研究方法 | 第43-44页 |
| 0.4.3 研究创新点 | 第44-46页 |
| 1 面向网络社区的知识聚合 | 第46-72页 |
| 1.1 网络社区中的信息交流特征与知识组织需求 | 第46-51页 |
| 1.1.1 网络社区中的用户交流特征 | 第46-48页 |
| 1.1.2 网络社区中的知识组织需求 | 第48-51页 |
| 1.2 面向网络社区的知识聚合发展 | 第51-55页 |
| 1.2.1 从信息聚合到知识聚合 | 第52-53页 |
| 1.2.2 从馆藏资源知识聚合到网络社区知识聚合 | 第53-55页 |
| 1.3 知识关联与概念知识关联 | 第55-61页 |
| 1.3.1 知识关联的内涵 | 第55-56页 |
| 1.3.2 知识关联的类型 | 第56-59页 |
| 1.3.3 概念知识关联及其类型 | 第59-61页 |
| 1.4 网络社区的知识聚合模式 | 第61-72页 |
| 1.4.1 网络社区知识聚合的知识单元粒度 | 第62-67页 |
| 1.4.2 网络社区知识聚合的形式 | 第67-72页 |
| 2 领域分析视角下的网络社区知识聚合模型构建 | 第72-91页 |
| 2.1 知识组织中的领域分析视角 | 第72-77页 |
| 2.1.1 领域知识的内涵 | 第72-74页 |
| 2.1.2 领域知识分析范式及其对知识组织的影响 | 第74-77页 |
| 2.2 领域知识分析视角下的概念关联 | 第77-80页 |
| 2.2.1 领域知识背景对概念关联的作用 | 第77-79页 |
| 2.2.2 领域概念关联的特征 | 第79-80页 |
| 2.3 领域概念关联对网络知识组织的作用机制 | 第80-88页 |
| 2.3.1 领域概念关联在知识类聚中的作用 | 第81-83页 |
| 2.3.2 领域概念关联在知识链接体系中的作用机制 | 第83-88页 |
| 2.4 基于领域概念关联的网络社区知识聚合模型构建 | 第88-91页 |
| 3 领域结构化概念关联体系的构建 | 第91-142页 |
| 3.1 基于概念关联的结构化知识组织体系 | 第91-100页 |
| 3.1.1 结构化知识组织体系及其类型 | 第91-93页 |
| 3.1.2 概念类聚体系 | 第93-97页 |
| 3.1.3 概念关联体系 | 第97-100页 |
| 3.2 领域结构化概念关联体系的构建流程与关键问题 | 第100-111页 |
| 3.2.1 领域结构化概念关联体系的构建流程 | 第100-102页 |
| 3.2.2 领域概念单元的获取 | 第102-107页 |
| 3.2.3 领域概念关联抽取 | 第107-111页 |
| 3.3 结构化概念关联体系间的语义映射 | 第111-114页 |
| 3.3.1 结构化概念体系的概念映射与标准化 | 第111-112页 |
| 3.3.2 结构化概念体系的间概念关联合并 | 第112-114页 |
| 3.4 领域结构化概念关联体系的语义形式化 | 第114-125页 |
| 3.4.1 SKOS语言体系 | 第114-118页 |
| 3.4.2 OWL 2语言体系 | 第118-123页 |
| 3.4.3 结构化概念体系关系数据模型的语义形式化 | 第123-125页 |
| 3.5 实验：基于主题词表和百科内容挖掘的心血管领域结构化概念关联体系构建 | 第125-142页 |
| 3.5.1 基于医学主题词表的心血管基本概念关联体系构建 | 第127-131页 |
| 3.5.2 基于百科内容抽取的心血管概念关联体系构建 | 第131-133页 |
| 3.5.3 结构化概念关联体系间语义内容映射 | 第133-139页 |
| 3.5.4 心血管概念关联体系的OWL 2形式化表示 | 第139-142页 |
| 4. 领域共现型概念关联体系的构建 | 第142-169页 |
| 4.1 基于文本图模型的概念共现关系表示 | 第142-145页 |
| 4.1.1 文本中的概念共现关系 | 第142-143页 |
| 4.1.2 文本图模型及其形式化表达 | 第143-144页 |
| 4.1.3 文本中概念共现关系的边权重计算 | 第144-145页 |
| 4.1.4 基于文本图模型的领域概念共现网络构建流程 | 第145页 |
| 4.2 领域概念共现矩阵的生成 | 第145-150页 |
| 4.2.1 网络社区文本集的构建 | 第146页 |
| 4.2.2 中文切分词与同义词合并 | 第146-147页 |
| 4.2.3 领域术语识别 | 第147-149页 |
| 4.2.4 概念共现关系提取与共现矩阵构建 | 第149-150页 |
| 4.3 领域概念关联网络构建 | 第150-153页 |
| 4.3.1 概念共现关系强度的标准化处理 | 第150-151页 |
| 4.3.2 基于共现关系的概念相似度计算 | 第151-152页 |
| 4.3.3 基于相似度转化的概念共现网络生成 | 第152-153页 |
| 4.4 实验：心血管领域共现型概念关联体系构建 | 第153-169页 |
| 4.4.1 用户交流内容采集和预处理 | 第153-155页 |
| 4.4.2 基于ICTCLAS的用户交流内容切分词处理 | 第155-161页 |
| 4.4.3 同义术语映射与信息合并 | 第161页 |
| 4.4.4 融合TF-IDF和词长加权的领域术语提取 | 第161-164页 |
| 4.4.5 领域术语的共现关系提取与矩阵生成 | 第164-165页 |
| 4.4.6 概念相似度计算与概念共现网络构建 | 第165-169页 |
| 5 领域多元概念关联体系的融合 | 第169-199页 |
| 5.1 多元概念体系的融合机理 | 第169-177页 |
| 5.1.1 基于优势互补的多元概念关联体系融合原则 | 第169-172页 |
| 5.1.2 多元概念关联体系融合的主体问题 | 第172-176页 |
| 5.1.3 多元概念体系融合的形式问题 | 第176-177页 |
| 5.2 多元概念体系融合中的概念术语映射 | 第177-181页 |
| 5.2.1 同义术语的映射 | 第178-179页 |
| 5.2.2 同形异义术语定位 | 第179-180页 |
| 5.2.3 概念相关信息的合并 | 第180-181页 |
| 5.3 多元概念体系融合中的语义关系映射 | 第181-186页 |
| 5.3.1 多元概念体系间语义关系映射的规则 | 第181-182页 |
| 5.3.2 等级关系映射与关系强度计算 | 第182-185页 |
| 5.3.3 细粒度相关关系的映射与发现 | 第185-186页 |
| 5.4 多元概念体系融合的形式化表达 | 第186-191页 |
| 5.4.1 多元概念体系融合后的数据关系 | 第186-188页 |
| 5.4.2 基于关系数据模型的多元概念体系融合的形式化 | 第188-191页 |
| 5.5 实验：心血管领域结构化概念体系与共现型概念体系的融合实现 | 第191-199页 |
| 5.5.1 概念映射与信息合并 | 第191-193页 |
| 5.5.2 术语等级关系映射与相似度融合计算 | 第193-195页 |
| 5.5.3 术语细粒度相关关系映射与相似度融合计算 | 第195-196页 |
| 5.5.4 术语细粒度相关关系发现 | 第196-199页 |
| 6 网络社区中基于概念关联的知识聚合实现 | 第199-229页 |
| 6.1 基于领域概念关联的网络社区知识聚合模式 | 第199-202页 |
| 6.1.1 领域概念关联体系在网络社区知识类聚中的作用 | 第199-200页 |
| 6.1.2 领域概念关联体系在网络社区知识共聚中的作用 | 第200-201页 |
| 6.1.3 网络社区多维知识聚合模式 | 第201-202页 |
| 6.2 基于领域概念关联的网络社区知识类聚实现 | 第202-214页 |
| 6.2.1 聚类方法 | 第203-206页 |
| 6.2.2 网络子群划分方法 | 第206-211页 |
| 6.2.3 基于领域概念关联体系的网络社区主题类聚实现 | 第211-212页 |
| 6.2.4 基于领域概念关联体系的网络社区文本类聚实现 | 第212-214页 |
| 6.3 基于领域概念关联体系的网络社区知识共聚实现 | 第214-220页 |
| 6.3.1 基于领域概念关联体系的网络社区分面检索与导航体系实现 | 第215-216页 |
| 6.3.2 基于领域概念关联体系的网络社区主题多维关联推荐体系实现 | 第216-217页 |
| 6.3.3 基于领域概念关联体系网络社区的知识元链接体系实现 | 第217-219页 |
| 6.3.4 基于领域概念关联体系的网络社区资源关联发现 | 第219-220页 |
| 6.4 实验：丁香园心血管社区的知识聚合实现 | 第220-229页 |
| 6.4.1 心血管社区中的主题分面导航与检索体系实现 | 第221-223页 |
| 6.4.2 心血管社区中的主题多维推荐体系实现 | 第223-225页 |
| 6.4.3 心血管社区中的知识元链接体系实现 | 第225-228页 |
| 6.4.4 心血管社区中的非相关文献知识发现思路验证 | 第228-229页 |
| 7 总结与展望 | 第229-234页 |
| 7.1 全文总结 | 第229-231页 |
| 7.2 研究不足 | 第231-232页 |
| 7.3 研究展望 | 第232-234页 |
| 附录：实验核心代码 | 第234-245页 |
| 附录1：用JAVA调用ICTCLAS分词模块 | 第234-235页 |
| 附录2：名词提取及处理(计算TF、IDF值,生成名词共现关系) | 第235-239页 |
| 附录3：领域术语的共现关系提取 | 第239-242页 |
| 附录4：领域术语的共现关系统计 | 第242-245页 |
| 参考文献 | 第245-259页 |
| 攻读博士学位期间的科研情况 | 第259-261页 |
| 致谢 | 第261-262页 |
