發(fā)布時間：2020-11-22 06:36

　　 互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,知識服務供應商都開始以需求為導向,即根據(jù)用戶的興趣、愛好以及歷史行為為用戶進行個性化知識推薦。目前,提供知識推薦根據(jù)的方法與思路都是從單個用戶出發(fā),從而忽略了用戶在社會群體中表現(xiàn)出的大眾行為。大眾行為的知識服務由于缺乏相關理論研究的指導,在互聯(lián)網(wǎng)知識服務實際應用中,大眾行為下知識服務仍然沒有得到充分應用,這既嚴重局限了知識服務依據(jù),也限制了大眾行為理論的進一步研究發(fā)展。 先對大眾行為的相關應用進行了闡述與歸納,介紹了大眾行為在社會心理學領域中的發(fā)展,且將大眾行為的理論應用擴展到知識管理領域中,提出了知識集群概念。接下來對大眾行為下知識推薦模型進行研究,建模的思路是在一段時間內,根據(jù)用戶由于大眾心理在網(wǎng)絡上表現(xiàn)的行為(如查看一項知識等)為用戶提供知識服務,建模的主要任務是確立用戶訪問的知識項之間關系。建模過程中存在的主要兩個主要問題:知識推薦前的知識數(shù)據(jù)冗余問題以及在此時間段內知識間的零散問題。根據(jù)此兩類問題,在知識推理前,對當前用戶訪問的知識進行知識預處理,解決了知識數(shù)據(jù)冗余問題;之后,在此段時間段內利用基于貝葉斯網(wǎng)的知識集群推理方法將零散的知識進行集群,為當前用戶推薦知識。為了驗證基于貝葉斯網(wǎng)的知識集群推理方法有效性,通過網(wǎng)絡爬蟲技術從知識服務網(wǎng)豆瓣網(wǎng)(www.douban.com)獲取網(wǎng)絡用戶對電影的訪問日志數(shù)據(jù)作為實驗數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析軟件SPSS與EXCEL對貝葉斯網(wǎng)的集群性能進行實驗驗證。最后,在上述建模方法的基礎上,構建了知識集群推理模型的應用架構,重點描述了結構日志數(shù)據(jù)庫的建立以及知識集群表示形式,很好的將此模型中的結合到實際應用中。 從大眾行為角度思考知識管理領域的知識服務,在理論與實踐方面的均有啟發(fā)性意義,這對促進大眾行為與知識管理的理論發(fā)展具有積極意義。
【學位單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2011
【中圖分類】：F49;F224
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 文獻綜述
        1.2.1 大眾行為相關研究
        1.2.2 網(wǎng)絡用戶行為
        1.2.3 知識服務
        1.2.4 個性化服務
    1.3 研究目的、方法和內容框架
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 內容框架
    1.4 研究特色
第二章 大眾行為下的知識集群模型
    2.1 大眾行為
        2.1.1 大眾行為概念
        2.1.2 大眾行為特征
        2.1.3 大眾行為條件
        2.1.4 大眾行為相關理論
        2.1.5 大眾行為在信息時代的影響
    2.2 集群及其發(fā)展應用
        2.2.1 集群的概念
        2.2.2 集群的發(fā)展應用
        2.2.3 知識集群概念
    2.3 大眾行為下的知識集群應用
        2.3.1 大眾行為下的知識集群模型
        2.3.2 模型相關定義
        2.3.3 建模任務描述
        2.3.4 模型中需要解決的二個問題
    2.4 本章小結
第三章 知識預處理
    3.1 預處理概念
    3.2 知識項訪問日志的形成
        3.2.1 知識頁面結構圖
        3.2.2 知識訪問日志
    3.3 知識項預處理過程
        3.3.1 知識項訪問日志文件
        3.3.2 知識項預處理模型
    3.4 本章小結
第四章 基于貝葉斯網(wǎng)的知識集群推理
    4.1 變量聚合方法研究
        4.1.1 關聯(lián)
        4.1.2 分類
        4.1.3 聚類
    4.2 貝葉斯網(wǎng)應用研究
        4.2.1 貝葉斯網(wǎng)理論
        4.2.3 貝葉斯網(wǎng)應用
    4.3 知識集群推理
        4.3.1 基于貝葉斯網(wǎng)的知識集群推理
        4.3.2 集群推理算法
        4.3.3 實驗結果
    4.4 本章小結
第五章 大眾行為下的知識集群應用
    5.1 應用架構設計
    5.2 日志數(shù)據(jù)庫的建立
    5.3 基于本體的集群知識表示
        5.3.1 知識表示
        5.3.2 OWL 描述知識集群
    5.4 本章小結
主要研究成果及結論
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的研究成果
致謝
附件

【參考文獻】

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本文編號：2894286