| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第15-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 大规模网络资源组织的关键问题 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的主要贡献 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 相关工作 | 第20-28页 |
| 2.1 互联网模型 | 第20-22页 |
| 2.2 语义网模型 | 第22-24页 |
| 2.3 资源空间模型 | 第24-25页 |
| 2.4 语义链网络模型 | 第25-28页 |
| 第三章 概念层次的语义区分能力计算研究 | 第28-58页 |
| 3.1 问题的提出 | 第28-29页 |
| 3.2 语义区分能力的概念及其相关工作 | 第29-32页 |
| 3.2.1 语义区分能力的概念 | 第29页 |
| 3.2.2 语义区分值(discrimination value)模型 | 第29-31页 |
| 3.2.3 基于信息论的关键词语义区分能力度量模型 | 第31-32页 |
| 3.3 关键词幂律特性与语义区分能力的关系 | 第32-40页 |
| 3.3.1 关键词语义区分能力计算的两个要素 | 第32页 |
| 3.3.2 幂律函数及线形回归拟合 | 第32-34页 |
| 3.3.3 关键词篇频线性回归拟合曲线节点距离特性 | 第34-37页 |
| 3.3.4 关键词分类 | 第37-39页 |
| 3.3.5 背景关键词与偶现关键词线性回归拟合曲线距离分析 | 第39-40页 |
| 3.4 基于幂律分布的关键词语义区分能力计算 | 第40-51页 |
| 3.4.1 关键词语义区分能力计算模型 | 第41-43页 |
| 3.4.2 背景关键词检测 | 第43-45页 |
| 3.4.3 背景关键词自相似性研究 | 第45-46页 |
| 3.4.4 最小排名关键词检测 | 第46-48页 |
| 3.4.5 关键词语义区分能力计算 | 第48-49页 |
| 3.4.6 关键词语义区分能力模型评价 | 第49-51页 |
| 3.5 基于语义区分能力的聚类应用研究 | 第51-56页 |
| 3.5.1 聚类数据集 | 第51-52页 |
| 3.5.2 基于语义区分能力的关键词权值表示方法 | 第52-53页 |
| 3.5.3 聚类结果 | 第53-55页 |
| 3.5.4 语义区分能力与聚类结果讨论 | 第55-56页 |
| 3.6 小结与创新点 | 第56-58页 |
| 3.6.1 小结 | 第56-57页 |
| 3.6.2 创新点 | 第57-58页 |
| 第四章 关联语义链网络模型构造研究 | 第58-97页 |
| 4.1 问题的提出 | 第58-59页 |
| 4.2 关联语义链网络模型基础 | 第59-70页 |
| 4.2.1 人类认知机理 | 第59-61页 |
| 4.2.2 关联语义链网络模型框架 | 第61-62页 |
| 4.2.3 关联语义链网络模型特点 | 第62-65页 |
| 4.2.4 关联语义链网络模型形式化 | 第65-67页 |
| 4.2.5 关联语义链网络模型操作 | 第67-70页 |
| 4.3 关联语义链网络构造 | 第70-80页 |
| 4.3.1 语义元素挖掘 | 第70-72页 |
| 4.3.2 语义节点表示 | 第72-73页 |
| 4.3.3 关联语义规则挖掘 | 第73-76页 |
| 4.3.4 语义节点关联语义链构造 | 第76-80页 |
| 4.4 关联语义链网络构造范式 | 第80-90页 |
| 4.4.1 原始关联语义链网络 | 第80-83页 |
| 4.4.2 核心关联语义链网络 | 第83-85页 |
| 4.4.3 应用关联语义链网络 | 第85-88页 |
| 4.4.4 关键词语义区分值与关联语义链网络构造算法的关系研究 | 第88-90页 |
| 4.5 关联语义链网络模型评价 | 第90-96页 |
| 4.5.1 关联语义链语义准确性评价 | 第90-92页 |
| 4.5.2 关联语义链网络构造时间复杂度评价 | 第92-93页 |
| 4.5.3 关联语义链网络存储空间评价 | 第93-94页 |
| 4.5.4 关联语义链网络、万维网、语义网的比较 | 第94页 |
| 4.5.5 关联语义链网络在网络服务管理中的应用 | 第94-96页 |
| 4.6 小结 | 第96-97页 |
| 4.6.1 小结 | 第96页 |
| 4.6.2 创新点 | 第96-97页 |
| 第五章 关联语义链网络增量构造算法研究 | 第97-117页 |
| 5.1 问题的提出 | 第97-98页 |
| 5.2 增量构造算法相关工作 | 第98-102页 |
| 5.2.1 重复检测相关工作 | 第98-100页 |
| 5.2.2 协同过滤相关工作 | 第100-102页 |
| 5.3 关联语义链网络增量构造算法 | 第102-109页 |
| 5.3.1 问题的形式化定义 | 第102-104页 |
| 5.3.2 基于 All-Pairs 算法的关联语义链网络增量构造算法 | 第104-106页 |
| 5.3.3 基于协同过滤的关联语义链网络增量构造算法 | 第106-109页 |
| 5.4 关联语义链网络增量构造策略实验评价 | 第109-116页 |
| 5.4.1 关联语义链网络增量构造评价方法与数据集 | 第109-110页 |
| 5.4.2 基于 All-Pairs 算法的关联语义链网络增量构造评价 | 第110-113页 |
| 5.4.3 基于协同过滤的关联语义链网络增量构造评价 | 第113-115页 |
| 5.4.4 实验结果分析 | 第115-116页 |
| 5.5 小结与创新点 | 第116-117页 |
| 5.5.1 小结 | 第116页 |
| 5.5.2 创新点 | 第116-117页 |
| 第六章 基于关联语义链网络的在线热点分析系统 | 第117-135页 |
| 6.1 系统构建背景 | 第117-121页 |
| 6.1.1 非常规突发事件与大规模网络资源环境 | 第117-119页 |
| 6.1.2 基于关联语义链网络的非常规突发事件网络资源组织 | 第119-120页 |
| 6.1.3 系统主要模块 | 第120-121页 |
| 6.2 数据采集模块 | 第121-125页 |
| 6.2.1 数据采集流程 | 第121-122页 |
| 6.2.2 获取热点话题 | 第122-123页 |
| 6.2.3 热点话题相关网页获取 | 第123-124页 |
| 6.2.4 数据存储 | 第124-125页 |
| 6.3 关联语义链网络构造模块 | 第125-129页 |
| 6.3.1 关键词层次数据构造处理与挖掘模块 | 第126-127页 |
| 6.3.2 资源层次数据挖掘模块 | 第127-128页 |
| 6.3.3 话题层次数据挖掘模块 | 第128-129页 |
| 6.4 知了系统简介 | 第129-134页 |
| 6.4.1 系统界面 | 第130-131页 |
| 6.4.2 关联语义搜索与浏览服务 | 第131-132页 |
| 6.4.3 关联网络知识流浏览服务 | 第132-134页 |
| 6.5 小结 | 第134-135页 |
| 第七章 结论与展望 | 第135-137页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第135-136页 |
| 7.2 进一步研究工作 | 第136-137页 |
| 参考文献 | 第137-147页 |
| 作者在攻读博士学位期间公开发表的论文 | 第147-150页 |
| 国际期刊论文 | 第147-148页 |
| 国际会议论文 | 第148-150页 |
| 作者在攻读博士学位期间获得的奖励 | 第150-151页 |
| 作者在攻读博士学位期间参加的项目 | 第151-152页 |
| 致谢 | 第152-153页 |
