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內(nèi)容簡介

　　《基于語義擴展的網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)管》在查閱相關(guān)參考文獻和分析國內(nèi)外有關(guān)信息監(jiān)管模式及技術(shù)的基礎(chǔ)上，圍繞基于語義擴展的網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)管展開討論，從網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)管機制、網(wǎng)頁分類、概念擴展、糾錯擴展、主動機制等方面進行研究。這些研究工作試圖把信息學科的語義擴展技術(shù)有機地融入到社會學科的網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)管機制中，從概念擴展和糾錯擴展的獨特角度探索語義搜索技術(shù)，來解決不拘泥于字面形式和不拘泥于錯詞形式的擴展檢索問題，以支持基于語義的網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)管機制。

作者簡介

　　張茂元，華中師范大學計算機系副系主任、副教授、博士后、碩士生導師，主持國家自然科學基金、國家語委“十一五”科研項目、中國博士后科學基金、湖北省自然科學基金、武漢市青年科技晨光計劃項目等課題近10項，以第一作者在Information Sciences（Elsevier Science's Journal）、《軟件學報》、《計算機研究與發(fā)展》等國內(nèi)外權(quán)威雜志和IEEE.ACM.LNCS重要國際學術(shù)年會上發(fā)表學術(shù)論文近20篇，以第一發(fā)明人獲得2項國家發(fā)明專利授權(quán)和1項國家軟件著作權(quán)，以第一人員獲2項省市級學術(shù)獎勵，主要研究方向為信息檢索、自然語言處理和人工智能

圖書目錄

1 緒論
1.1 問題背景
1.2 國內(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 社會監(jiān)督
2.3.6 技術(shù)對抗
2.4 基于語義的信息監(jiān)管機制
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)對抗
2.5 本章小結(jié)
3 基于變調(diào)整學習規(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)學習
3.4.1 通用的參數(shù)學習規(guī)則
3.4.2 參數(shù)學習算法
3.4.3 通用參數(shù)學習規(guī)則的收斂性
3.5 變調(diào)整規(guī)則的單參數(shù)學習
3.5.1 單參數(shù)學習算法的收斂性
3.5.2 收斂速度分析
3.5.3 變調(diào)整規(guī)則的單參數(shù)學習算法
3.6 實驗結(jié)果
3.7 本章小結(jié)
4 基于概念擴展的信息搜索
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 基于概念擴展的搜索模型
4.5 算法
4.5.1 基于知網(wǎng)的概念擴展
4.5.2 基于概念的擴展詞過濾
4.5.3 基于概念擴展的結(jié)果排序
4.6 實驗
4.6.1 查全率的測試
4.6.2 查準率的測試
4.7 本章小結(jié)
5 基于糾錯擴展的網(wǎng)頁信息提取
5.1 問題的提出
5.2 現(xiàn)狀分析
5.3 基于糾錯擴展的信息提取
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 基于容錯的詞擴展匹配
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 基于義素的詞擴展匹配
5.6 實驗結(jié)果
5.7 本章小結(jié)
6 基于Agent的分布式主動數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)框架
6.1 問題的提出
6.1.1 主動機制研究的必要性
6.1.2 主動數(shù)據(jù)庫研究的必要性
6.2 現(xiàn)狀分析
6.3 面向?qū)ο蠓椒ㄅcAgent技術(shù)
6.3.1 主動數(shù)據(jù)庫技術(shù)
6.3.2 分布數(shù)據(jù)庫中的面向?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的分布主動數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)框架
6.5 部分核心算法
6.5.1 擴展事件規(guī)則圖EE-RG方法
6.5.2 擴展事件規(guī)則圖方法的終止性分析
6.5.3 改進的Coffman-Graham并行算法
6.5.4 改進的Coffman-Graham算法的并行效果分析
6.5.5 改進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
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
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 句子相似度計算模塊
8.4 本章小結(jié)
參考文獻
基金資助目錄
相關(guān)專利