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网络环境下的领域知识挖掘

作　者: 王萍
导　师: 张际平
学　校: 华东师范大学
专　业: 教育技术学
关键词: 领域知识知识挖掘网络资源本体语义
分类号: G434
类　型: 博士论文
年　份: 2010年
下　载: 1099次
引　用: 4次
阅　读: 论文下载

内容摘要

当前海量异质、快速增长的网络资源带来了“数据过剩”和“知识贫乏”的矛盾,增大了人们及时获取有用知识的难度。本文以网络环境下的异质数据源为研究对象,探寻各种数据中知识发现的可行性,按照“模型提出—算法实现—数据验证”的思路,研究如何有效地利用和挖掘网络数据资源,获取潜在的、有价值的领域知识。1.提出了网络环境下的领域知识挖掘模型。该模型是一个包括数据层、知识层和应用层的三层模型,指导从异构数据源中挖掘多维度知识以提供多种知识应用。基于该模型,论文以网络科技文献、博客日志和社会化标注为研究对象,进行了三种具体的领域知识挖掘实践研究。2.提出了一种新的概率主题模型：Topic-Author模型。该模型对科技文献的文本信息和作者信息进行联合建模,深入对文献的分析。基于此模型构建了一个多维度文献知识挖掘框架,进行概念挖掘、专家发现、文献推荐,研究趋势分析、主题关系挖掘等领域知识的发现和应用。3.提出了一个Blog知识挖掘框架,进行主题挖掘、观点分析和扩散研究。利用文本聚类和主题模型两种文本分析方法,挖掘Blog日志内容中的潜在概念,并对其进行观点分析。研究了社会化网络的扩散模型,总结了实现扩散最大化的方法,提出了一种改进的门槛扩散模型。4.分析了基于社会化标注的集体智慧和Web环境下的知识组织分类法,进行了社会化标注的语义知识挖掘,提出了一种轻量级本体构建方法。该方法依据所提出的基于加权网络分割的社会化标签聚类算法,进行语义聚类和语义分层。研究结果表明,论文所提出的领域知识挖掘方法,能够发现大量有价值的、潜在的多维度知识,为用户提供多种知识应用服务,支持信息时代的知识获取与学习。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-8
目录  8-10
图目录  10-12
表目录  12-14
第1章绪论  14-22
  1.1 研究背景  14-16
  1.2 研究问题  16-17
  1.3 研究内容和意义  17-20
  1.4 论文的结构  20-22
第2章相关研究  22-48
  2.1 知识挖掘  22-26
  2.2 文献知识发现  26-32
  2.3 Blog信息网络  32-37
  2.4 社会化标注  37-48
第3章领域知识挖掘模型  48-67
  3.1 领域知识挖掘模型的构建  48-52
  3.2 网络环境下的异质数据源  52-54
  3.3 领域知识维度分析  54-65
  3.4 领域知识挖掘模型的实现  65-66
  3.5 本章小结  66-67
第4章基于主题模型的文献知识挖掘  67-98
  4.1 概率主题模型  67-78
  4.2 基于LDA模型的文献主题挖掘  78-80
  4.3 Topic-Author模型  80-83
  4.4 基于Topic-Author模型的文献知识挖掘  83-97
  4.5 本章小结  97-98
第5章 Blog知识挖掘  98-126
  5.1 Blog知识挖掘概述  98-100
  5.2 Blog知识挖掘框架构建与分析  100-109
  5.3 eLearning Blog知识挖掘实践与分析  109-116
  5.4 Blog空间的知识扩散  116-125
  5.5 本章小结  125-126
第6章基于语义的社会化标注知识挖掘  126-160
  6.1 集体智慧  126-130
  6.2 Web环境下的知识组织分类方法  130-134
  6.3 社会化标注的语义知识挖掘  134-140
  6.4 eLearning标签语义挖掘  140-151
  6.5 轻量级本体构建  151-158
  6.6 本章小结  158-160
第7章总结与展望  160-164
  7.1 论文总结  160-162
  7.2 创新与不足  162
  7.3 后续研究展望  162-164
附录  164-173
参考文献  173-186
后记  186-187

网络环境下的领域知识挖掘

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