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面向大规模知识库的引文推荐技术 版权信息
- ISBN：9787040525410
- 条形码：9787040525410 ; 978-7-04-052541-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
面向大规模知识库的引文推荐技术 内容简介
本书是“十三五”国家重点图书规划“大数据科学”丛书著作。 知识库不仅已经成为人们日常搜索知识的主要平台，而且为许多应用研究提供知识来源。近年来大规模知识库引文推荐技术逐渐成为大数据知识工程的研究热点之一。本书在作者和作者所在研究团队*新研究成果的基础上，对大规模知识库引文推荐技术进行探讨。全书共7 章，内容包括：绪论、实体-引文相关性分类技术、基于实体突发特征的文本表示模型、实体-引文类别依赖的混合模型、融入偏好信息的分类模型、实体-引文联合的深度网络分类模型和引文推荐冷启动问题。本书可作为大数据、知识工程研究人员的参考书或作为研究生大数据知识工程课程参考书使用。 “大数据科学”丛书涉及大数据理论、技术、产业和管理的方方面面，旨在帮助国内相关领域的学者、产业界人士了解世界大数据研究和应用的前沿进展，也可以作为教学之用。
面向大规模知识库的引文推荐技术 目录
第1章 绪论
1．1 大规模知识库引文推荐产生的背景
1．2 大规模知识库
1． 2．1 知识的概念与分类
1．2．2 知识表示
1．2．3 知识库及知识库系统
1．2．4 大规模知识库的定义
1．2．5 大规模知识库案例
1．2．6 大知识工程
1．3 大规模知识库引文推荐技术的相关研究现状及趋势
1．3．1 在线知识库累积引文推荐
1．3．2 命名实体链接
1．3．3 命名实体分类
1．3．4 突发特征挖掘
1．3．5 信息推荐
1．4 引文表示方法
1．4．1 特征表示法
1．4．2 主题模型法
1．4．3 分布式表示法
1．5 大规模知识库引文推荐存在的问题与发展
第2章 实体-引文相关性分类技术
2．1 在线百科知识库累积引文推荐及处理流程
2．2 实体-引文相关性分析
2．3 累积引文推荐数据集
2．3．1 目标实体集合
2．3．2 文档集合
2．3．3 标注情况
2．4 工作数据集
2．4．1 别名扩展
2．4．2 查询扩展
2．5 特征选择
2．5．1 语义特征
2．5．2 时序特征
2．6 实体-引文相关性分类模型
2．6．1 查询扩展
2．6．2 分类方法
2．6．3 排序学习
2．7 累积引文相关性分析验证
2．7．1 任务场景
2．7．2 评价指标
2．7．3 文档过滤性能
2．7．4 相关性模型评价
2．8 特征分析
2．9 本章小结
第3章 基于实体突发特征的文本表示模型
3．1 引言
3．2 突发检测方法的相关工作
3．3 基于实体突发特征的文本表示
3．3．1 实体突发特征检测算法
……
第4章 实体-引文类别依赖的混合模型
第5章 融人偏好信息的分类模型
第6章 实体-引文联合的深度网络分类模型
第7章 引文推荐冷启动问题
附录扩展SMO算法核心源代码
参考文献
名词索引
展开全部
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