基于語義擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)管

1 緒論
1.1 問題背景
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 監(jiān)管方式
1.2.2 監(jiān)管技術(shù)
1.2.3 語義搜索技術(shù)
1.3 總體框架
1.4 本書的組織結(jié)構(gòu)
2 基于語義的網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)管機(jī)制
2.1 問題的提出
2.2 網(wǎng)絡(luò)信息的復(fù)雜性分析
2.2.1 網(wǎng)絡(luò)信息資源系統(tǒng)
2.2.2 網(wǎng)絡(luò)信息傳播
2.3 現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)管模式
2.3.1 公共物品理論
2.3.2 政府管理
2.3.3 第三部門理論
2.3.4 行業(yè)自律
2.3.5 社會(huì)監(jiān)督
2.3.6 技術(shù)對(duì)抗
2.4 基于語義的信息監(jiān)管機(jī)制
2.4.1 輔以語義分析技術(shù)的管理
2.4.2 基于語義的技術(shù)對(duì)抗
2.5 本章小結(jié)
3 基于變調(diào)整學(xué)習(xí)規(guī)則的網(wǎng)頁分類
3.1 問題的提出
3.2 現(xiàn)狀分析
3.3 網(wǎng)頁分類系統(tǒng)
3.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.3.2 分類
3.3.3 參數(shù)設(shè)定
3.4 參數(shù)學(xué)習(xí)
3.4.1 通用的參數(shù)學(xué)習(xí)規(guī)則
3.4.2 參數(shù)學(xué)習(xí)算法
3.4.3 通用參數(shù)學(xué)習(xí)規(guī)則的收斂性
3.5 變調(diào)整規(guī)則的單參數(shù)學(xué)習(xí)
3.5.1 單參數(shù)學(xué)習(xí)算法的收斂性
3.5.2 收斂速度分析
3.5.3 變調(diào)整規(guī)則的單參數(shù)學(xué)習(xí)算法
3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3.7 本章小結(jié)
4 基于概念擴(kuò)展的信息搜索
4.1 問題的提出
4.2 現(xiàn)狀分析
4.3 元搜索的性能分析
4.3.1 元搜索系統(tǒng)
4.3.2 性能分析
4.4 基于概念擴(kuò)展的搜索模型
4.5 算法
4.5.1 基于知網(wǎng)的概念擴(kuò)展
4.5.2 基于概念的擴(kuò)展詞過濾
4.5.3 基于概念擴(kuò)展的結(jié)果排序
4.6 實(shí)驗(yàn)
4.6.1 查全率的測(cè)試
4.6.2 查準(zhǔn)率的測(cè)試
4.7 本章小結(jié)
5 基于糾錯(cuò)擴(kuò)展的網(wǎng)頁信息提取
5.1 問題的提出
5.2 現(xiàn)狀分析
5.3 基于糾錯(cuò)擴(kuò)展的信息提取
5.4 基于相關(guān)過濾的網(wǎng)頁特征詞提取
5.4.1 網(wǎng)頁特征信息的數(shù)學(xué)形式表示
5.4.2 一維空間域的網(wǎng)頁信息過濾定理
5.4.3 網(wǎng)頁信息的相似性分析
5.4.4 基于相關(guān)過濾的特征詞提取模型
5.5 基于容錯(cuò)的詞擴(kuò)展匹配
5.5.1 義素網(wǎng)絡(luò)
5.5.2 義素相似度函數(shù)
5.5.3 相似度函數(shù)的相關(guān)定理
5.5.4 參數(shù)β的影響效果分析
5.5.5 基于義素的詞擴(kuò)展匹配
5.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5.7 本章小結(jié)
6 基于Agent的分布式主動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)框架
6.1 問題的提出
6.1.1 主動(dòng)機(jī)制研究的必要性
6.1.2 主動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)研究的必要性
6.2 現(xiàn)狀分析
6.3 面向?qū)ο蠓椒ㄅcAgent技術(shù)
6.3.1 主動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)
6.3.2 分布數(shù)據(jù)庫(kù)中的面向?qū)ο蠓椒?br />6.3.3 面向?qū)ο蠓椒ǖ木窒扌?br />6.3.4 面向Agent技術(shù)
6.4 面向Agent的分布主動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)框架
6.5 部分核心算法
6.5.1 擴(kuò)展事件規(guī)則圖EE-RG方法
6.5.2 擴(kuò)展事件規(guī)則圖方法的終止性分析
6.5.3 改進(jìn)的Coffman-Graham并行算法
6.5.4 改進(jìn)的Coffman-Graham算法的并行效果分析
6.5.5 改進(jìn)Coffman-Graham算法的調(diào)度例子分析
6.6 本章小結(jié)
7 基于自然語言的全文檢索系統(tǒng)
7.1 系統(tǒng)背景
7.2 系統(tǒng)特點(diǎn)
7.3 系統(tǒng)方案
7.3.1 總體框架
7.3.2 自然語言處理模塊
7.3.3 檢索模塊
7.3.4 結(jié)果集處理模塊
7.4 本章小結(jié)
8 基于概念的智能中文問答系統(tǒng)
8.1 系統(tǒng)背景
8.2 系統(tǒng)特點(diǎn)
8.3 系統(tǒng)方案
8.3.1 總體框架
8.3.2 問題預(yù)處理模塊
8.3.3 候選問題集提取模塊
8.3.4 句子相似度計(jì)算模塊
8.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
基金資助目錄
相關(guān)專利