大众行为下基于贝叶斯网的知识集群模型及其应用

发布时间：2020-11-22 06:36

　　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。目前,提供知识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用中,大众行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,提出了知识集群概念。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。建模过程中存在的主要两个主要问题: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,为当前用户推荐知识。为了验证基于贝叶斯网的知识集群推理方法有效性,通过网络爬虫技术从知识服务网豆瓣网(www.douban.com)获取网络用户对电影的访问日志数据作为实验数据,利用数据统计分析软件SPSS与EXCEL对贝叶斯网的集群性能进行实验验证。最后,在上述建模方法的基础上,构建了知识集群推理模型的应用架构,重点描述了结构日志数据库的建立以及知识集群表示形式,很好的将此模型中的结合到实际应用中。从大众行为角度思考知识管理领域的知识服务,在理论与实践方面的均有启发性意义,这对促进大众行为与知识管理的理论发展具有积极意义。
【学位单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2011
【中图分类】：F49;F224
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 文献综述
        1.2.1 大众行为相关研究
        1.2.2 网络用户行为
        1.2.3 知识服务
        1.2.4 个性化服务
    1.3 研究目的、方法和内容框架
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 内容框架
    1.4 研究特色
第二章大众行为下的知识集群模型
    2.1 大众行为
        2.1.1 大众行为概念
        2.1.2 大众行为特征
        2.1.3 大众行为条件
        2.1.4 大众行为相关理论
        2.1.5 大众行为在信息时代的影响
    2.2 集群及其发展应用
        2.2.1 集群的概念
        2.2.2 集群的发展应用
        2.2.3 知识集群概念
    2.3 大众行为下的知识集群应用
        2.3.1 大众行为下的知识集群模型
        2.3.2 模型相关定义
        2.3.3 建模任务描述
        2.3.4 模型中需要解决的二个问题
    2.4 本章小结
第三章知识预处理
    3.1 预处理概念
    3.2 知识项访问日志的形成
        3.2.1 知识页面结构图
        3.2.2 知识访问日志
    3.3 知识项预处理过程
        3.3.1 知识项访问日志文件
        3.3.2 知识项预处理模型
    3.4 本章小结
第四章基于贝叶斯网的知识集群推理
    4.1 变量聚合方法研究
        4.1.1 关联
        4.1.2 分类
        4.1.3 聚类
    4.2 贝叶斯网应用研究
        4.2.1 贝叶斯网理论
        4.2.3 贝叶斯网应用
    4.3 知识集群推理
        4.3.1 基于贝叶斯网的知识集群推理
        4.3.2 集群推理算法
        4.3.3 实验结果
    4.4 本章小结
第五章大众行为下的知识集群应用
    5.1 应用架构设计
    5.2 日志数据库的建立
    5.3 基于本体的集群知识表示
        5.3.1 知识表示
        5.3.2 OWL 描述知识集群
    5.4 本章小结
主要研究成果及结论
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
附件

【参考文献】

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