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用戶知識系統--專業社交媒體中的知識管理

  • 作者：苗潤生|責編:欒鑫//李鶯
  • 出版社：上海科技文獻
  • ISBN：9787543993792
  • 出版日期：2025/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：145
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    本書針對專業社交媒體語料的特點與知識需求，將傳統文本挖掘技術與深度學習技術相融合，面向知識管理系統的主流方向進行建模，通過專業社交媒體用戶知識系統的總體框架建模、主題圖譜建模、知識元建模、知識檢索與匹配建模，提出了基於主題圖譜的專業社交媒體用戶知識系統的構建方案，旨在提高用戶與企業從專業社交媒體中獲取知識的價值與效率，為用戶與企業自身的行為決策提供支撐。
作者介紹
苗潤生|責編:欒鑫//李鶯
    苗潤生，同濟大學管理科學與工程博士，上海理工大學出版學院講師、碩士生導師。主要從事社交媒體挖掘、知識管理、運籌演算法、人工智慧演算法相關研究。在《情報學報》、《圖書情報工作》等核心期刊發表多篇論文，主持和參與多項國家級、省部級科研項目。
目錄
前言
第1章  引言
  1.1  背景
  1.2  存在問題
  1.3  用戶知識系統構建意義
  1.4  行文思路
  1.5  主要內容與方法
    1.5.1  主要內容
    1.5.2  主要方法
  1.6  本書內容的創新點
  1.7  本書的各章節內容
第2章  文獻綜述
  2.1  知識管理系統綜述
    2.1.1  知識管理概念綜述
    2.1.2  知識管理系統綜述
  2.2  主題圖譜構建方法綜述
  2.3  知識元抽取方法綜述
  2.4  知識檢索與匹配方法綜述
  2.5  本章綜述
第3章  基於主題圖譜的專業社交媒體用戶知識系統框架建模
  3.1  系統框架建模
    3.1.1  原始資料庫的構建
    3.1.2  主題圖譜庫的構建
    3.1.3  知識元庫的構建
    3.1.4  知識檢索與匹配服務的搭建
  3.2  主題圖譜、知識元、知識檢索與匹配之間的關係
  3.3  建模數據
    3.3.1  基於爬蟲技術獲取原始數據
    3.3.2  文本預處理
  3.4  關鍵技術
  3.5  本章小結
第4章  用戶知識系統的主題圖譜建模
  4.1  主題圖譜建模思路與框架
    4.1.1  建模思路
    4.1.2  建模框架
  4.2  主題譜圖構建方法
    4.2.1  語義相似度與上下文關聯度建模
    4.2.2  擴充的種子本體辭彙建模
    4.2.3  結合本體辭彙的LDA主題抽取建模
    4.2.4  基於圖模型的主題關聯獲取
  4.3  汽車之家論壇的主題圖譜構建實驗
    4.3.1  汽車之家論壇數據獲取與預處理
    4.3.2  汽車領域Skip-Gram模型訓練與本體辭彙擴充
    4.3.3  汽車之家論壇主題抽取
    4.3.4  汽車之家論壇的主題圖譜生成
  4.4  本章小結
第5章  用戶知識系統的知識元建模
  5.1  建模思路與框架
    5.1.1  建模思路
    5.1.2  建模框架

  5.2  知識元抽取方法
    5.2.1  知識元主題抽取建模
    5.2.2  融合主題特徵的情感分析建模
    5.2.3  關鍵詞句抽取建模
  5.3  汽車之家論壇中的知識元抽取實驗
    5.3.1  汽車文本爬取
    5.3.2  文本主題抽取
    5.3.3  情感抽取
    5.3.4  實驗結果分析
    5.3.5  關鍵詞句抽取
    5.3.6  重要度加權計算
    5.3.7  知識元抽取模型集成
    5.3.8  實驗平台
  5.4  本章小結
第6章  用戶知識系統的知識檢索與匹配建模
  6.1  建模思路與框架
    6.1.1  建模思路
    6.1.2  建模框架
  6.2  知識檢索與匹配方法
    6.2.1  知識需求建模
    6.2.2  知識供應建模
    6.2.3  知識檢索與匹配的應用流程構建
  6.3  汽車之家論壇中的知識檢索與匹配實驗
    6.3.1  用戶輸入搜索內容
    6.3.2  識別搜索內容中的汽車實體辭彙
    6.3.3  識別知識需求
    6.3.4  匹配知識供應
    6.3.5  知識檢索與匹配應用流程展示
  6.4  總結與建議
第7章  未來發展方向
  7.1  專業社交媒體中用戶知識系統的未來發展方向
  7.2  專業社交媒體中的知識圖譜構建
    7.2.1  構建專業社交媒體知識圖譜面臨的挑戰
    7.2.2  構建框架
    7.2.3  基於人機協同方式的知識圖譜Schema半自動構建
    7.2.4  針對專業社交媒體語料的實體識別建模
    7.2.5  基於深度學習的「發帖-回復」型文本的實體關係抽取建模
第8章  總結
參考文獻

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