基于知识组织的图书知识服务系统的设计与实现

发布时间：2017-10-09 13:32

  本文关键词：基于知识组织的图书知识服务系统的设计与实现

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【摘要】：CADAL数字图书馆已扫描数字化图书260多万册,为人们获取知识提供了丰富的来源。然而,图书虽然被数字化了,可以方便在电脑前阅读,但其仍然采用了传统纸质图书的阅读方式,也就是按图书目录来阅读每本图书。这并没有极大地发挥数字图书可分解、可快速定位的优点。鉴于此,我们希望能将数字图书中的知识单元抽取出来,并将这些知识单元有机组织,使用户更容易获取知识。本文从目录的结构化学习角度出发,提出了一种将结构化碎片整合为复杂层次结构的方法,并通过时序关系分析与知识单元抽取对层次结构进行拓展,最后将其应用于图书知识服务系统中。本文的主要工作包括1)研究了结构化学习以及知识单元抽取等相关技术的基本方法。2)基于近邻传播模型,提出了一种从大量结构化碎片中学习复杂层次结构的方法,通过实验验证了该方法在多个维度都优于基本的近邻传播模型,最后将该方法应用于从大量图书目录构建知识层次网络中。3)通过对于知识单元的提取以及用户学习拓扑结构的分析,对于原有知识层次网络进行了拓展。4)将学习得到的层次模型应用于图书知识服务系统中,并完成了知识服务系统的知识库构建,数据存储,基础服务,知识服务以及用户管理等功能。5)最后实现并测试了整个系统,并将其上线运行。
【关键词】：知识服务 知识组织 数字图书馆 数据标引 结构学习
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：G250.76
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题背景10-11
• 1.2 知识服务系统背景11-12
• 1.3 本文的主要工作12-14
• 1.4 本文的组织结构14-15
• 1.5 本章小结15-16
• 第2章 相关研究综述16-26
• 2.1 知识服务系统16-17
• 2.1.1 中国知网16-17
• 2.1.2 上海图书馆17
• 2.2 层次结构构建方法17-21
• 2.2.1 基于模式的方法17-18
• 2.2.2 基于机器学习的方法18-20
• 2.2.3 基于众包的方法20-21
• 2.3 数据标引技术21-24
• 2.3.1 基于关键词抽取的数据标引21-23
• 2.3.2 基于词表分配的数据标引23-24
• 2.4 时序模式的数据挖掘算法24-25
• 2.4.1 基于广度优先搜索的方法24-25
• 2.4.2 基于深度优先搜索的方法25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 基于近邻传播模型的知识层次结构学习26-39
• 3.1 图书中目录结构26-27
• 3.2 图书目录预处理27-28
• 3.3 近邻传播模型28-29
• 3.4 通过相似度拓展近邻传播模型29-31
• 3.4.1 结构相似性structSim29-30
• 3.4.2 语义相似性localSim30-31
• 3.5 通过结构信息约束近邻传播模型-结构近邻传播模型31-33
• 3.6 实验评价与结果33-38
• 3.7 本章小结38-39
• 第4章 知识层次结构的拓展39-59
• 4.1 通过时序关系拓展知识层次结构39-43
• 4.1.1 数据预处理39-40
• 4.1.2 时序知识抽取40-43
• 4.1.3 知识层次结构的拓展43
• 4.2 通过图书中的知识单元拓展知识层次结构43-53
• 4.2.1 知识单元抽取43-53
• 4.2.2 层次结构与知识单元的关联53
• 4.3 实验结果53-58
• 4.3.1 通过时序关系拓展知识层次结构53-55
• 4.3.2 知识单元与层次结构关联55-58
• 4.4 本章小结58-59
• 第5章 图书知识服务系统的设计与实现59-67
• 5.1 图书知识服务系统的需求分析59-61
• 5.2 图书知识服务系统的功能设计61-65
• 5.2.1 知识库模块62
• 5.2.2 数据存储模块62
• 5.2.3 基础服务层62-63
• 5.2.4 知识服务模层63-65
• 5.2.5 用户管理层65
• 5.3 系统展示65-66
• 5.4 本章小结66-67
• 第6章 总结与展望67-69
• 6.1 总结67
• 6.2 展望67-69
• 参考文献69-73
• 攻读硕士学位期间主要的研究成果73-74
• 致谢74

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本文编号：1000471