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面向大規模知識庫的引文推薦技術 版權信息
- ISBN：9787040525410
- 條形碼：9787040525410 ; 978-7-04-052541-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
面向大規模知識庫的引文推薦技術 內容簡介
本書是“十三五”國家重點圖書規劃“大數據科學”叢書著作。 知識庫不僅已經成為人們日常搜索知識的主要平臺，而且為許多應用研究提供知識來源。近年來大規模知識庫引文推薦技術逐漸成為大數據知識工程的研究熱點之一。本書在作者和作者所在研究團隊*新研究成果的基礎上，對大規模知識庫引文推薦技術進行探討。全書共7 章，內容包括：緒論、實體-引文相關性分類技術、基于實體突發特征的文本表示模型、實體-引文類別依賴的混合模型、融入偏好信息的分類模型、實體-引文聯合的深度網絡分類模型和引文推薦冷啟動問題。本書可作為大數據、知識工程研究人員的參考書或作為研究生大數據知識工程課程參考書使用。 “大數據科學”叢書涉及大數據理論、技術、產業和管理的方方面面，旨在幫助國內相關領域的學者、產業界人士了解世界大數據研究和應用的前沿進展，也可以作為教學之用。
面向大規模知識庫的引文推薦技術 目錄
第1章 緒論
1．1 大規模知識庫引文推薦產生的背景
1．2 大規模知識庫
1． 2．1 知識的概念與分類
1．2．2 知識表示
1．2．3 知識庫及知識庫系統
1．2．4 大規模知識庫的定義
1．2．5 大規模知識庫案例
1．2．6 大知識工程
1．3 大規模知識庫引文推薦技術的相關研究現狀及趨勢
1．3．1 在線知識庫累積引文推薦
1．3．2 命名實體鏈接
1．3．3 命名實體分類
1．3．4 突發特征挖掘
1．3．5 信息推薦
1．4 引文表示方法
1．4．1 特征表示法
1．4．2 主題模型法
1．4．3 分布式表示法
1．5 大規模知識庫引文推薦存在的問題與發展
第2章 實體-引文相關性分類技術
2．1 在線百科知識庫累積引文推薦及處理流程
2．2 實體-引文相關性分析
2．3 累積引文推薦數據集
2．3．1 目標實體集合
2．3．2 文檔集合
2．3．3 標注情況
2．4 工作數據集
2．4．1 別名擴展
2．4．2 查詢擴展
2．5 特征選擇
2．5．1 語義特征
2．5．2 時序特征
2．6 實體-引文相關性分類模型
2．6．1 查詢擴展
2．6．2 分類方法
2．6．3 排序學習
2．7 累積引文相關性分析驗證
2．7．1 任務場景
2．7．2 評價指標
2．7．3 文檔過濾性能
2．7．4 相關性模型評價
2．8 特征分析
2．9 本章小結
第3章 基于實體突發特征的文本表示模型
3．1 引言
3．2 突發檢測方法的相關工作
3．3 基于實體突發特征的文本表示
3．3．1 實體突發特征檢測算法
……
第4章 實體-引文類別依賴的混合模型
第5章 融人偏好信息的分類模型
第6章 實體-引文聯合的深度網絡分類模型
第7章 引文推薦冷啟動問題
附錄擴展SMO算法核心源代碼
參考文獻
名詞索引
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