【摘要】： 當前海量異質、快速增長的網(wǎng)絡資源帶來了“數(shù)據(jù)過�！焙汀爸R貧乏”的矛盾,增大了人們及時獲取有用知識的難度。 本文以網(wǎng)絡環(huán)境下的異質數(shù)據(jù)源為研究對象,探尋各種數(shù)據(jù)中知識發(fā)現(xiàn)的可行性,按照“模型提出—算法實現(xiàn)—數(shù)據(jù)驗證”的思路,研究如何有效地利用和挖掘網(wǎng)絡數(shù)據(jù)資源,獲取潛在的、有價值的領域知識。 1.提出了網(wǎng)絡環(huán)境下的領域知識挖掘模型。該模型是一個包括數(shù)據(jù)層、知識層和應用層的三層模型,指導從異構數(shù)據(jù)源中挖掘多維度知識以提供多種知識應用�；谠撃Ｐ�,論文以網(wǎng)絡科技文獻、博客日志和社會化標注為研究對象,進行了三種具體的領域知識挖掘實踐研究。 2.提出了一種新的概率主題模型：Topic-Author模型。該模型對科技文獻的文本信息和作者信息進行聯(lián)合建模,深入對文獻的分析�；诖四Ｐ蜆嫿艘粋�多維度文獻知識挖掘框架,進行概念挖掘、專家發(fā)現(xiàn)、文獻推薦,研究趨勢分析、主題關系挖掘等領域知識的發(fā)現(xiàn)和應用。 3.提出了一個Blog知識挖掘框架,進行主題挖掘、觀點分析和擴散研究。利用文本聚類和主題模型兩種文本分析方法,挖掘Blog日志內容中的潛在概念,并對其進行觀點分析。研究了社會化網(wǎng)絡的擴散模型,總結了實現(xiàn)擴散最大化的方法,提出了一種改進的門檻擴散模型。 4.分析了基于社會化標注的集體智慧和Web環(huán)境下的知識組織分類法,進行了社會化標注的語義知識挖掘,提出了一種輕量級本體構建方法。該方法依據(jù)所提出的基于加權網(wǎng)絡分割的社會化標簽聚類算法,進行語義聚類和語義分層。 研究結果表明,論文所提出的領域知識挖掘方法,能夠發(fā)現(xiàn)大量有價值的、潛在的多維度知識,為用戶提供多種知識應用服務,支持信息時代的知識獲取與學習。
[Abstract]:At present, massive heterogeneous and rapidly growing network resources bring about the contradiction between "data surplus" and "knowledge poverty", which makes it more difficult for people to obtain useful knowledge in time. Taking heterogeneous data sources in the network environment as the research object, this paper explores the feasibility of knowledge discovery in various kinds of data, and studies how to effectively utilize and mine network data resources according to the idea of "model-algorithmic realization-data verification". Acquire potential, valuable domain knowledge. 1. A domain knowledge mining model in network environment is proposed. The model is a three-tiered model including data layer, knowledge layer and application layer, which can be used to mine multi-dimensional knowledge from heterogeneous data sources to provide a variety of knowledge applications. Based on this model, this paper takes the web science and technology literature, blog log and social tagging as the research objects, and carries out three kinds of practical research on domain knowledge mining. 2. In this paper, a new probabilistic topic model, the: Topic-Author model, is proposed. In this model, the text information and author information of scientific and technological documents are modeled jointly, and the literature is analyzed in depth. Based on this model, a framework of multi-dimensional literature knowledge mining is constructed, which includes concept mining, expert discovery, literature recommendation, research trend analysis, topic relationship mining, and so on. This paper presents a Blog knowledge mining framework for topic mining, viewpoint analysis and diffusion research. Text clustering and topic model are used to mine the potential concepts in Blog log content and analyze their viewpoints. In this paper, the diffusion model of social network is studied, the method of maximizing diffusion is summarized, and an improved threshold diffusion model is proposed. The collective wisdom based on social tagging and the classification of knowledge organization in Web environment are analyzed. The semantic knowledge mining of social tagging is carried out, and a lightweight ontology construction method is proposed. This method is based on the proposed social label clustering algorithm based on weighted network segmentation, and carries out semantic clustering and semantic stratification. The results show that the domain knowledge mining method proposed in this paper can discover a large number of valuable and potential multi-dimensional knowledge, provide users with a variety of knowledge application services, and support knowledge acquisition and learning in the information age.
【學位授予單位】：華東師范大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：G434

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