基于关联数据和用户本体的个性化知识服务关键技术研究
| 摘要 | 第7-10页 |
| ABSTRACT | 第10-13页 |
| 第1章 引言 | 第17-24页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-22页 |
| 1.2.1 知识服务 | 第18-20页 |
| 1.2.2 关联数据 | 第20-21页 |
| 1.2.3 用户模型 | 第21-22页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第22-23页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第23-24页 |
| 第2章 相关基础研究进展 | 第24-44页 |
| 2.1 语义网 | 第24-29页 |
| 2.1.1 语义网概述及特点 | 第24-25页 |
| 2.1.2 语义网的体系结构 | 第25-27页 |
| 2.1.3 语义网的基础 | 第27-29页 |
| 2.2 关联数据 | 第29-33页 |
| 2.2.1 关联数据的概念和特性 | 第29-30页 |
| 2.2.2 关联数据的组织 | 第30-32页 |
| 2.2.3 关联数据的应用 | 第32-33页 |
| 2.3 知识本体 | 第33-43页 |
| 2.3.1 知识本体的概念 | 第33-35页 |
| 2.3.2 知识本体的描述语言 | 第35-36页 |
| 2.3.3 知识本体的建模元语 | 第36-37页 |
| 2.3.4 知识本体构建方法 | 第37-40页 |
| 2.3.5 知识本体构建工具 | 第40-41页 |
| 2.3.6 知识本体的应用 | 第41-43页 |
| 2.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 个性化知识服务总体架构 | 第44-51页 |
| 3.1 个性化服务 | 第44-46页 |
| 3.1.1 个性化服务概述 | 第44-45页 |
| 3.1.2 个性化服务的特征 | 第45页 |
| 3.1.3 个性化服务技术 | 第45-46页 |
| 3.2 学习资源到领域知识本体的演进 | 第46-47页 |
| 3.2.1 关联数据的演进 | 第46-47页 |
| 3.2.2 知识本体的表示 | 第47页 |
| 3.3 个性化知识服务总体框架 | 第47-50页 |
| 3.3.1 个性化知识服务层次结构 | 第47-48页 |
| 3.3.2 个性化流程 | 第48-49页 |
| 3.3.3 个性化知识服务的主要功能简介 | 第49-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 用户模型和用户本体研究 | 第51-62页 |
| 4.1 用户模型学习方法 | 第51-53页 |
| 4.2 用户本体元数据模型 | 第53-54页 |
| 4.3 用户知识背景学习方法及算法 | 第54-56页 |
| 4.4 用户社会关系学习方法及算法 | 第56页 |
| 4.5 用户情感倾向判断 | 第56-58页 |
| 4.5.1 情感倾向分析的主要方法 | 第56-57页 |
| 4.5.2 情感分析的具体步骤 | 第57-58页 |
| 4.6 用户兴趣识别 | 第58-59页 |
| 4.7 用户本体的更新 | 第59-61页 |
| 4.7.1 更新策略 | 第59-60页 |
| 4.7.2 更新方法 | 第60-61页 |
| 4.8 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 个性化推荐引擎研究 | 第62-94页 |
| 5.1 个性化推荐技术 | 第62-71页 |
| 5.1.1 个性化推荐相关研究 | 第62-63页 |
| 5.1.2 主要推荐方法及研究现状 | 第63-68页 |
| 5.1.3 个性化推荐技术的主要商业应用 | 第68-71页 |
| 5.2 个性化推荐引擎架构 | 第71-72页 |
| 5.3 推荐算法研究 | 第72-93页 |
| 5.3.1 利用关联检索技术缓解数据稀疏问题 | 第73-81页 |
| 5.3.2 基于同义标签分组的协同推荐 | 第81-89页 |
| 5.3.3 基于用户本体和社会信息的推荐 | 第89-93页 |
| 5.4 本章小结 | 第93-94页 |
| 第6章 个性化语义搜索引擎研究 | 第94-104页 |
| 6.1 相关研究 | 第94-95页 |
| 6.2 个性化语义搜索引擎架构 | 第95-97页 |
| 6.3 语义搜索流程 | 第97-98页 |
| 6.4 语义检索策略 | 第98-103页 |
| 6.4.1 语义标注文档和实例检索策略 | 第98-103页 |
| 6.4.2 语义关系检索 | 第103页 |
| 6.5 本章小结 | 第103-104页 |
| 第7章 基于关联课程数据的个性化知识服务系统 | 第104-126页 |
| 7.1 个性化知识服务的特征和方法 | 第104-105页 |
| 7.2 个性化知识服务系统功能结构 | 第105-106页 |
| 7.3 个性化搜索服务 | 第106-107页 |
| 7.3.1 个性化搜索服务系统流程 | 第106页 |
| 7.3.2 功能展示 | 第106-107页 |
| 7.4 知识导航服务 | 第107-108页 |
| 7.4.1 个性化导航服务工作流 | 第107-108页 |
| 7.4.2 功能展示 | 第108页 |
| 7.5 个性化定制服务 | 第108-117页 |
| 7.5.1 个性化定制服务流程 | 第109-110页 |
| 7.5.2 学习路径生成方法及算法 | 第110-111页 |
| 7.5.3 案例库的保存、更新与合并 | 第111-112页 |
| 7.5.4 功能展示 | 第112-117页 |
| 7.6 个性化问答服务 | 第117-124页 |
| 7.6.1 个性化问答服务工作流 | 第118-119页 |
| 7.6.2 帮助者推荐 | 第119-120页 |
| 7.6.3 答案库的更新 | 第120-121页 |
| 7.6.4 功能展示 | 第121-124页 |
| 7.7 本章小结 | 第124-126页 |
| 第8章 总结与展望 | 第126-130页 |
| 8.1 研究工作总结 | 第126-127页 |
| 8.2 本文的主要创新 | 第127-128页 |
| 8.3 对未来工作的展望 | 第128-130页 |
| 参考文献 | 第130-140页 |
| 发表文章 | 第140-141页 |
| 参与项目 | 第141-142页 |
| 致谢 | 第142-143页 |
