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海量網絡學術文獻自動分類研究 版權信息
- ISBN：9787010148472
- 條形碼：9787010148472 ; 978-7-01-014847-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
海量網絡學術文獻自動分類研究 內容簡介
本書針對文本分類方法在發展過程中出現的問題，圍繞“本體及其在文本分類中的應用”和“海量網絡學術文獻自動分類”兩個方面展開探討。深入研究了海量網絡學術文獻處理技術，比較分析了適合網絡文獻自動獲取及并行處理的工具；設計了基于Heritrix與Hadoop平臺的海量網絡學術文獻獲取及并行處理模型和基于WordNet與SUMO本體集成的語義驅動自動文檔分類模型；梳理了本體以及本體集成理論、方法和工具；開發了海量網絡學術文獻并行獲取和自動分類原型系統。
海量網絡學術文獻自動分類研究 目錄
序
緒論
**章 網絡爬蟲
**節 網絡爬蟲
一、開源網絡爬蟲工具
二、爬蟲工具比較分析
第二節 Hadoop平臺
一、Hadoop與其他系統的比較
二、Hadoop項目及結構
三、Hadoop分布式文件系統
四、MapReduce編程模型
五、Hadoop平臺搭建
第二章 海量網絡學術文獻獲取及并行處理模型
**節 網絡學術文獻的主要來源及常用文件格式
一、網絡學術文獻的主要來源及特點
二、網絡學術文獻的常用文件格式
第二節 網絡學術文獻自動獲取實驗
一、實驗環境
二、實驗平臺搭建
第三節 網絡學術文獻資源獲取
一、網絡學術文獻獲取方案
二、種子站點的選擇
三、抓取任務的配置
四、文件類型和大小過濾
五、網絡學術文獻獲取實驗結果
第四節 網絡學術文獻資源判定
第五節 網絡學術文獻并行處理
一、數據預處理
二、并行處理
第六節 MapReduce任務優化
一、任務調度
二、任務數量
三、Combine函數
四、文件壓縮
五、重用JVM
六、網絡學術文獻并行處理模塊實驗結果
第三章 本體集成
**節 本體研究
一、本體概念
二、本體基本構成要素
三、本體類型
四、本體表示語言
第二節 本體庫研究
一、國內外主要本體庫
二、本體庫比較分析
第三節 本體集成基本過程
第四節 本體集成工具
一、工具介紹
二、工具比較與分析
第五節 本體集成方法
一、基于形式概念分析（FCA）的本體集成方法
二、基于范疇論的本體集成方法
三、基于RDFS圖閉包的本體集成方法
第四章 基于語義驅動文本自動分類研究
**節 文檔自動分類基本理論
一、文檔自動分類基本概念
二、文檔自動分類基本流程
三、文檔自動分類性能評價指標
第二節 基于語義驅動文檔自動分類概念
第三節 基于語義驅動文檔自動分類實現基礎
第四節 基于語義驅動文檔自動分類方法模型
一、詞向量空間構建
二、語義向量空間構建
第五章 基于本體集成的文檔語義分類模型
**節 SUMO和WordNet本體庫概述
一、WordNet本體庫
二、SUMO本體庫
第二節 WordNet與SUMO本體庫映射機制研究
一、映射動機
二、映射模型
三、映射實例
四、映射效果及應用分析
第三節 基于WordNet與SUMO本體集成文檔語義分類模型設計與實現
一、實驗平臺構建
二、實驗數據集及方法
三、集成本體庫構建
四、詞向量空間到概念向量空間的映射
五、概念向量空間通用化
六、分類模型訓練與測試過程描述
七、實驗評估指標
八、實驗及結果分析
第六章 海量網絡學術文獻自動分類系統
**節 海量網絡學術文獻自動分類系統
一、開發環境
二、海量網絡學術文獻自動獲取模塊
三、海量網絡學術文獻詞一文檔矩陣處理模塊
四、本體集成模塊
五、基于語義驅動的分類模塊
第二節 海量網絡學術文獻自動分類系統實現
一、系統主要技術及標準
二、系統功能
第七章 總結及展望
**節 總結
第二節 展望
附錄A
附錄B
附錄C
附錄D
參考文獻
索引
后記
緒論
**章 網絡爬蟲
**節 網絡爬蟲
一、開源網絡爬蟲工具
二、爬蟲工具比較分析
第二節 Hadoop平臺
一、Hadoop與其他系統的比較
二、Hadoop項目及結構
三、Hadoop分布式文件系統
四、MapReduce編程模型
五、Hadoop平臺搭建
第二章 海量網絡學術文獻獲取及并行處理模型
**節 網絡學術文獻的主要來源及常用文件格式
一、網絡學術文獻的主要來源及特點
二、網絡學術文獻的常用文件格式
第二節 網絡學術文獻自動獲取實驗
一、實驗環境
二、實驗平臺搭建
第三節 網絡學術文獻資源獲取
一、網絡學術文獻獲取方案
二、種子站點的選擇
三、抓取任務的配置
四、文件類型和大小過濾
五、網絡學術文獻獲取實驗結果
第四節 網絡學術文獻資源判定
第五節 網絡學術文獻并行處理
一、數據預處理
二、并行處理
第六節 MapReduce任務優化
一、任務調度
二、任務數量
三、Combine函數
四、文件壓縮
五、重用JVM
六、網絡學術文獻并行處理模塊實驗結果
第三章 本體集成
**節 本體研究
一、本體概念
二、本體基本構成要素
三、本體類型
四、本體表示語言
第二節 本體庫研究
一、國內外主要本體庫
二、本體庫比較分析
第三節 本體集成基本過程
第四節 本體集成工具
一、工具介紹
二、工具比較與分析
第五節 本體集成方法
一、基于形式概念分析（FCA）的本體集成方法
二、基于范疇論的本體集成方法
三、基于RDFS圖閉包的本體集成方法
第四章 基于語義驅動文本自動分類研究
**節 文檔自動分類基本理論
一、文檔自動分類基本概念
二、文檔自動分類基本流程
三、文檔自動分類性能評價指標
第二節 基于語義驅動文檔自動分類概念
第三節 基于語義驅動文檔自動分類實現基礎
第四節 基于語義驅動文檔自動分類方法模型
一、詞向量空間構建
二、語義向量空間構建
第五章 基于本體集成的文檔語義分類模型
**節 SUMO和WordNet本體庫概述
一、WordNet本體庫
二、SUMO本體庫
第二節 WordNet與SUMO本體庫映射機制研究
一、映射動機
二、映射模型
三、映射實例
四、映射效果及應用分析
第三節 基于WordNet與SUMO本體集成文檔語義分類模型設計與實現
一、實驗平臺構建
二、實驗數據集及方法
三、集成本體庫構建
四、詞向量空間到概念向量空間的映射
五、概念向量空間通用化
六、分類模型訓練與測試過程描述
七、實驗評估指標
八、實驗及結果分析
第六章 海量網絡學術文獻自動分類系統
**節 海量網絡學術文獻自動分類系統
一、開發環境
二、海量網絡學術文獻自動獲取模塊
三、海量網絡學術文獻詞一文檔矩陣處理模塊
四、本體集成模塊
五、基于語義驅動的分類模塊
第二節 海量網絡學術文獻自動分類系統實現
一、系統主要技術及標準
二、系統功能
第七章 總結及展望
**節 總結
第二節 展望
附錄A
附錄B
附錄C
附錄D
參考文獻
索引
后記
展開全部
海量網絡學術文獻自動分類研究 節選
《海量網絡學術文獻自動分類研究》： HDFS中的塊是一個抽象概念，作為分布式文件系統，HDFS被設計用來處理大文件，使用抽象塊會帶來很多好處。**個好處是，一個文件可以大于網絡中任意一個磁盤的容量，文件的分塊不需要存儲在同一個磁盤上，可以利用集群上的任意一個磁盤；第二個好處是，使用抽象塊而不是文件，作為操作單元，可簡化存儲子系統。簡化存儲子系統是所有系統的追求，但對于故障種類繁多的分布式系統來說尤為重要，存儲子系統控制的是塊，簡化了存儲管理。HDFS的塊大小是固定的，這樣就簡化了存儲系統的管理，特別是元數據信息可以和文件塊內容分開存儲；第三個好處是，塊有利于提供容錯和實用性而做的復制操作，在HDFS中為了處理節點故障，默認將副本數設定為3份，分別存儲在集群的不同節點上。當一個塊損壞時，系統會通過名稱節點獲取元數據信息，在另外的機器上讀取一個副本并進行存儲。文件塊副本數可以根據需要進行配置，比如在有些應用中，可能會為操作頻率較高的文件塊，設置較高的副本數量以提高集群的吞吐量。 2.名稱節點與數據節點 HDFS體系結構中有兩類節點：名稱節點（NameNode）和數據節點（DataNode）。在Hadoop集群中，一般會有一個名稱節點和多個數據節點，名稱節點管理集群中的任務調度，數據節點是具體任務的執行節點。名稱節點通過遠程過程調用接口，支持文件系統命名空間中文件和目錄的打開、關閉和重命名等操作，決定數據塊和數據節點的映射關系。名稱節點負責維護文件系統的命名空間和客戶端的文件訪問，從名稱節點中可以獲得所有文件每個塊所在的數據節點，這些信息不是永久保存的，名稱節點會在每次啟動系統時動態地自動重建這些信息。當運行任務時，客戶端通過名稱節點獲取元數據信息，和數據節點進行交互以訪問整個文件系統。 ……
海量網絡學術文獻自動分類研究 作者簡介
王效岳，男，1961年生，工學博士，教授，山東理工大學科技信息研究所所長。中國圖書館學會高等學校圖書館分會委員，山東省科技情報學會副理事長，山東省圖書館學會常務理事。研究方向為數據挖掘與信息處理技術。主編及參編學術著作6部，省部級課題6項、廳局級課題10余項，發表學術論文80余篇，其中被EI、CSSCI索引30余篇。授權發明專利3項。獲省科技進步3等獎l項，廳局級科技進步2等獎2項、3等獎3項。白如江，男，1979年生，管理學博士，副研究館員，山東理工大學圖書館數字資源部主任。研究領域包括文本數據挖掘、自然語言處理、信息檢索技術、高科技戰略情報研究等。主持國家社科青年基金項目l項，教育部人文社會科學青年基金項目等省部級課題多項。
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