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大眾行為下基于貝葉斯網(wǎng)的知識集群模型及其應(yīng)用

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(wù)供應(yīng)商都開始以需求為導(dǎo)向,即根據(jù)用戶的興趣、愛好以及歷史行為為用戶進(jìn)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(wù)由于缺乏相關(guān)理論研究的指導(dǎo),在互聯(lián)網(wǎng)知識服務(wù)實際應(yīng)用中,大眾行為下知識服務(wù)仍然沒有得到充分應(yīng)用,這既嚴(yán)重局限了知識服務(wù)依據(jù),也限制了大眾行為理論的進(jìn)一步研究發(fā)展。 先對大眾行為的相關(guān)應(yīng)用進(jìn)行了闡述與歸納,介紹了大眾行為在社會心理學(xué)領(lǐng)域中的發(fā)展,且將大眾行為的理論應(yīng)用擴展到知識管理領(lǐng)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(jìn)行研究,建模的思路是在一段時間內(nèi),根據(jù)用戶由于大眾心理在網(wǎng)絡(luò)上表現(xiàn)的行為(如查看一項知識等)為用戶提供知識服務(wù),建模的主要任務(wù)是確立用戶訪問的知識項之間關(guān)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(nèi)知識間的零散問題。根據(jù)此兩類問題,在知識推理前,對當(dāng)前用戶訪問的知識進(jìn)行知識預(yù)處理,解決了知識數(shù)據(jù)冗余問題;之后,在此段時間段內(nèi)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(jìn)行集群,為當(dāng)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(luò)爬蟲技術(shù)從知識服務(wù)網(wǎng)豆瓣網(wǎng)(www.douban.com)獲取網(wǎng)絡(luò)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(jìn)行實驗驗證。最后,在上述建模方法的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了知識集群推理模型的應(yīng)用架構(gòu),重點描述了結(jié)構(gòu)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(jié)合到實際應(yīng)用中。 從大眾行為角度思考知識管理領(lǐng)域的知識服務(wù),在理論與實踐方面的均有啟發(fā)性意義,這對促進(jìn)大眾行為與知識管理的理論發(fā)展具有積極意義。
【學(xué)位單位】:華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)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(xiàn)綜述
        1.2.1 大眾行為相關(guān)研究
        1.2.2 網(wǎng)絡(luò)用戶行為
        1.2.3 知識服務(wù)
        1.2.4 個性化服務(wù)
    1.3 研究目的、方法和內(nèi)容框架
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 內(nèi)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(guān)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(yīng)用
        2.2.1 集群的概念
        2.2.2 集群的發(fā)展應(yīng)用
        2.2.3 知識集群概念
    2.3 大眾行為下的知識集群應(yīng)用
        2.3.1 大眾行為下的知識集群模型
        2.3.2 模型相關(guān)定義
        2.3.3 建模任務(wù)描述
        2.3.4 模型中需要解決的二個問題
    2.4 本章小結(jié)
第三章 知識預(yù)處理
    3.1 預(yù)處理概念
    3.2 知識項訪問日志的形成
        3.2.1 知識頁面結(jié)構(gòu)圖
        3.2.2 知識訪問日志
    3.3 知識項預(yù)處理過程
        3.3.1 知識項訪問日志文件
        3.3.2 知識項預(yù)處理模型
    3.4 本章小結(jié)
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(guān)聯(lián)
        4.1.2 分類
        4.1.3 聚類
    4.2 貝葉斯網(wǎng)應(yīng)用研究
        4.2.1 貝葉斯網(wǎng)理論
        4.2.3 貝葉斯網(wǎng)應(yīng)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(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
第五章 大眾行為下的知識集群應(yīng)用
    5.1 應(yīng)用架構(gòu)設(shè)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(jié)
主要研究成果及結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:2894286

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