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大众行为下基于贝叶斯网的知识集群模型及其应用
中文名称: 大众行为下基于贝叶斯网的知识集群模型及其应用
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论文编号: 4142077收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: The Model of Knowledge Cluster Based on Bayesian Network under Mass Behavior and Its Application
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 管理决策与系统理论
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 大众行为 知识集群 贝叶斯网 知识服务
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论文摘要: 互联网的迅速发展,知识服务供应商都开始以需求为导向,即根据用户的兴趣、爱好以及历史行为为用户进行个性化知识推荐.目(略)推荐根据的方法与思路都是从单个用户出发,从而忽略了用户在社会群体中表现出的大众行为.大众行为的知识服务由于缺乏相关理论研究的指导,在互联网知识服务实际应(略)为下知识服务仍然没有得到充分应用,这既严重局限了知识服务依据,也限制了大众行为理论的进一步研究发展. 先对大众行为的相关应用进行了阐述与归纳,介绍了大众行为在社会心理学领域中的发展,且将大众行为的理论应用扩展到知识管理领域中,提(略)概念.接下来对大众行为下知识推荐模型进行研究,建模的思路是在一段时间内,根据用户由于大众心理在网络上表现的行为(如查看一项知识等)为用户提供知识服务,建模的主要任务是确立用户访问的知识项之间关系.建模(略)主要两个主要问题:知识推荐前的知识数据冗余问题以及在此时间段内知识间的零散问题.根据此两类问题,在知识推理前,对当前用户访问的知识进行知识预处理,解决了知识数据冗余问题;之后,在此段时间段内利用基于贝叶斯网的知识集群推理方法将零散的知识进行集群,(略)荐知识.为了验证基...
The knowledge service suppliers began to demand o(omitted)th the Internet going, as it is namely according to the user's interests to perso(omitted)owledge recommended for users based on their historical behaviors. At present, The methods and ideas of prov(omitted)ledge recommendation is according to the single user,thus overlooking the users‘public behavior in social grou(omitted) actual applications of Internet knowledge service, knowledge service is limite(omitted)rther researched because of the rel...
目录:
摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第9-20页
  ·研究背景及意义第9-10页
  ·文献综述第10-15页
    ·大众行为相关研究第10-11页
    ·网络用户行为第11-12页
    ·知识服务第12-13页
    ·个性化服务第13-15页
  ·研究目的、方法和内容框架第15-18页
    ·研究目的第16-17页
    ·研究方法第17页
    ·内容框架第17-18页
  ·研究特色第18-20页
第2章 大众行为下的知识集群模型第20-35页
  ·大众行为第20-25页
    ·大众行为概念第20-21页
    ·大众行为特征第21-22页
    ·大众行为条件第22-23页
    ·大众行为相关理论第23-24页
    ·大众行为在信息时代的影响第24-25页
  ·集群及其发展应用第25-29页
    ·集群的概念第25-26页
    ·集群的发展应用第26-28页
    ·知识集群概念第28-29页
  ·大众行为下的知识集群应用第29-33页
    ·大众行为下的知识集群模型第29-30页
    ·模型相关定义第30-31页
    ·建模任务描述第31-33页
    ·模型中需要解决的二个问题第33页
  ·本章小结第33-35页
第3章 知识预处理第35-44页
  ·预处理概念第35页
  ·知识项访问日志的形成第35-37页
    ·知识页面结构图第35-36页
    ·知识访问日志第36-37页
  ·知识项预处理过程第37-43页
    ·知识项访问日志文件第37-40页
    ·知识项预处理模型第40-43页
  ·本章小结第43-44页
第4章 基于贝叶斯网的知识集群推理第44-55页
  ·变量聚合方法研究第44-47页
    ·关联第44-45页
    ·分类第45页
    ·聚类第45-47页
  ·贝叶斯网应用研究第47-50页
    ·贝叶斯网理论第47-49页
    ·贝叶斯网应用第49-50页
  ·知识集群推理第50-54页
    ·基于贝叶斯网的知识集群推理第50-51页
    ·集群推理算法第51-52页
    ·实验结果第52-54页
  ·本章小结第54-55页
第5章 大众行为下的知识集群应用第55-61页
  ·应用架构设计第55-56页
  ·日志数据库的建立第56-57页
  ·基于本体的集群知识表示第57-60页
    ·知识表示第57-58页
    ·OWL 描述知识集群第58-60页
  ·本章小结第60-61页
主要研究成果及结论第61-63页
参考文献第63-71页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第71-72页
致谢第72-73页
附件第73页
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