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基于领域知识的旅游突发事件状态评估与演化研究

发布时间:2021-09-30 02:26
  随着我国全球化程度的加深和经济实力的增强,旅游行业的发展非常迅速,已经成为国民经济中不可或缺的重要产业。在全球化的背景下,越来越多的不确定因素导致了旅游突发事件的时有发生,严重威胁着游客的生命财产安全。旅游业对于突发事件具有更高的敏感性,突发事件对于旅游业的破坏性和影响力非常巨大。近年来积累了大量的旅游突发事件相关信息,包括突发事件的案例、应急预案、政策法规、专家知识和应急经验等,根据已有的信息构建旅游突发事件领域知识,并在此基础上研究事件的发生、发展和演化规律,可提高对突发事件的应急管理能力,有效降低游客的生命财产损失。论文的主要研究工作和创新点如下:(1)基于旅游突发事件的互联网数据信息,采集了领域术语和概念,定义了领域本体中的概念及概念之间的关系,主要包括层次关系、类别关系和演化关系等,给出了概念的属性及其属性约束条件,并基于旅游突发事件的事件属性、事件生命周期阶段和事件演化关系等建立了领域知识本体模型,以消除旅游突发事件中的术语和概念的歧义性,并表示出领域知识的组织和结构。建立了本体模型,提供了一系列明确定义的形式化概念描述规范,增强了获取和表示领域知识的能力,并可用于本体的重... 

【文章来源】:北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:130 页

【学位级别】:博士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题来源
    1.2 研究背景
    1.3 研究目的和意义
    1.4 论文组织结构
第二章 相关研究
    2.1 旅游突发事件
    2.2 本体和领域本体
    2.3 文本表示和信息提取
        2.3.1 文本表示
        2.3.2 信息提取
    2.4 粗糙集属性约简
    2.5 SVM增量学习
    2.6 旅游突发事件状态评估
    2.7 旅游突发事件演化分析
第三章 旅游突发事件领域本体的构建
    3.1 旅游突发事件领域知识和本体
        3.1.1 领域本体的构建
        3.1.2 旅游突发事件领域知识
    3.2 面向热度评估和演化的领域本体
        3.2.1 旅游突发事件的领域本体
        3.2.2 面向状态评估与演化的领域知识模型的提出
        3.2.3 旅游突发事件领域本体层次概念的建立
    3.3 旅游突发事件本体构建
    3.4 基于Protege的旅游突发事件领域本体构建
    3.5 小结
第四章 基于领域知识的旅游突发事件特征抽取
    4.1 旅游突发事件的特征抽取
        4.1.1 Web文档特征抽取
        4.1.2 Web文档抽取中的主要问题
        4.1.3 基于领域知识的特征抽取
    4.2 基于粗糙集的本体属性约简方法的提出
        4.2.1 旅游突发事件的属性约简过程
        4.2.2 旅游突发事件的属性分类
        4.2.3 旅游突发事件样本信息表的构建
        4.2.4 领域知识相对属性约简算法
    4.3 旅游突发事件特征抽取
        4.3.1 基于领域本体的事件框架模型
        4.3.2 特征抽取算法(DK-CHI)的提出
    4.4 实验结果与分析
        4.4.1 属性约简实例
        4.4.2 属性约简的结果和分析
        4.4.3 特征抽取算法(DK-CHI)的仿真实验
    4.5 小结
第五章 旅游突发事件主题追踪和状态评估
    5.1 旅游突发事件状态评估整体方案
    5.2 TS-ISVM算法
        5.2.1 旅游突发事件主题追踪
        5.2.2 旅游突发事件时序数据模型的建立
        5.2.3 面向主题追踪的TS-ISVM算法的提出
    5.3 旅游突发事件主题状态评估
        5.3.1 旅游突发事件状态评估分析
        5.3.2 旅游突发事件状态评估方法
    5.4 实验结果与分析
        5.4.1 实验数据
        5.4.2 TS-ISVM分类算法实验
        5.4.3 旅游突发事件状态评估实验
    5.5 小结
第六章 旅游突发事件话题演化分析
    6.1 旅游突发事件演化机理
    6.2 旅游突发事件Web文档话题演化
    6.3 旅游突发事件话题聚类
        6.3.1 时序话题模型TTM的建立
        6.3.2 旅游突发事件增量Web文档表示方法
        6.3.3 基于事件框架Web文档距离EFD的构建
    6.4 增量话题聚类算法(EGIC)
        6.4.1 话题增量聚类中的主要问题
        6.4.2 话题聚类中Gauss密度的相关概念
        6.4.3 增量聚类算法EGIC的提出
    6.5 旅游突发事件演化分析
        6.5.1 事件链分析
        6.5.2 旅游突发事件演化链模型的建立
        6.5.3 话题演化关系评估方法TERE的提出
    6.6 实验结果与分析
        6.6.1 EGIC方法实验
        6.6.2 旅游突发事件演化链实例
        6.6.3 TERE方法实验
    6.7 小结
第七章 结论与展望
    7.1 总结和创新点
    7.2 研究展望
参考文献
攻读博士学位期间的科研成果
致谢


【参考文献】:
期刊论文
[1]多灾害点应急资源调度研究与实现[J]. 耿泽飞,胡飞虎,陈慧敏,孙林岩.  计算机应用与软件. 2010(02)
[2]突发性群体事件及其演化机理分析[J]. 罗成琳,李向阳.  中国软科学. 2009(06)
[3]突发事件模型库中模型的层次网络表示方法[J]. 邵荃,翁文国,何长虹,季学伟,袁宏永.  清华大学学报(自然科学版). 2009(05)
[4]领域本体的半自动构建方法研究[J]. 何琳,杜慧平,侯汉清.  图书馆理论与实践. 2007(05)
[5]分布式Web用户兴趣迁移模式挖掘研究[J]. 金玮,张克君,曲文龙,杨炳儒.  计算机工程. 2006(24)
[6]基于事件框架的信息抽取系统[J]. 梁晗,陈群秀,吴平博.  中文信息学报. 2006(02)
[7]基于时空分析的线索性事件的抽取与集成系统研究[J]. 吴平博,陈群秀,马亮.  中文信息学报. 2006(01)
[8]一种快速支持向量机增量学习算法[J]. 孔锐,张冰.  控制与决策. 2005(10)
[9]基于在线最小二乘支持向量机回归的混沌时间序列预测[J]. 叶美盈,汪晓东,张浩然.  物理学报. 2005(06)
[10]Mining of the quantitative association rules with standard SQL queries and its evaluation[J]. Sun Haihong+{1}, Tang Jing+{2}, Jiang Hong+{1} & Yang Bingru+{2} 1.Science and Technology Department, Bank of Shanghai, 200010, P.R. China; 2.Information Engineering School, University of Science and Technology, Beijing 100083, P.R.China.  Journal of Systems Engineering and Electronics. 2004(01)

博士论文
[1]突发事件下决策者的框架效应研究[D]. 王凯.浙江大学 2010

硕士论文
[1]基于复杂网络的灾害事件演化与控制模型研究[D]. 李智.中南大学 2010
[2]突发公共事件应急管理体制研究[D]. 黄鑫.上海交通大学 2008
[3]电子政务信息共享平台的规划与设计[D]. 张越.复旦大学 2008
[4]基于事件框架的突发事件信息抽取[D]. 冯礼.上海交通大学 2008



本文编号:3414938

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