基於語義擴展的網絡信息監管（簡體書）

1 緒論 1.1 問題背景 1.2 國內外研究現狀 1.2.1 監管方式 1.2.2 監管技術 1.2.3 語義搜索技術 1.3 總體框架 1.4 本書的組織結構 2 基于語義的網絡信息監管機制 2.1 問題的提出 2.2 網絡信息的復雜性分析 2.2.1 網絡信息資源系統 2.2.2 網絡信息傳播 2.3 現有的網絡信息監管模式 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 行業自律 2.3.5 社會監督 2.3.6 技術對抗 2.4 基于語義的信息監管機制 2.4.1 輔以語義分析技術的管理 2.4.2 基于語義的技術對抗 2.5 本章小結 3 基于變調整學習規則的網頁分類 3.1 問題的提出 3.2 現狀分析 3.3 網頁分類系統 3.3.1 數據預處理 3.3.2 分類 3.3.3 參數設定 3.4 參數學習 3.4.1 通用的參數學習規則 3.4.2 參數學習算法 3.4.3 通用參數學習規則的收斂性 3.5 變調整規則的單參數學習 3.5.1 單參數學習算法的收斂性 3.5.2 收斂速度分析 3.5.3 變調整規則的單參數學習算法 3.6 實驗結果 3.7 本章小結 4 基于概念擴展的信息搜索 4.1 問題的提出 4.2 現狀分析 4.3 元搜索的性能分析 4.3.1 元搜索系統 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 5 基于糾錯擴展的網頁信息提取 5.1 問題的提出 5.2 現狀分析 5.3 基于糾錯擴展的信息提取 5.4 基于相關過濾的網頁特征詞提取 5.4.1 網頁特征信息的數學形式表示 5.4.2 一維空間域的網頁信息過濾定理 5.4.3 網頁信息的相似性分析 5.4.4 基于相關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 義素網絡 5.5.2 義素相似度函數 5.5.3 相似度函數的相關定理 5.5.4 參數β的影響效果分析 5.5.5 基于義素的詞擴展匹配 5.6 實驗結果 5.7 本章小結 6 基于Agent的分布式主動數據庫系統框架 6.1 問題的提出 6.1.1 主動機制研究的必要性 6.1.2 主動數據庫研究的必要性 6.2 現狀分析 6.3 面向對象方法與Agent技術 6.3.1 主動數據庫技術 6.3.2 分布數據庫中的面向對象方法 6.3.3 面向對象方法的局限性 6.3.4 面向Agent技術 6.4 面向Agent的分布主動數據庫系統框架 6.5 部分核心算法 6.5.1 擴展事件規則圖EE-RG方法 6.5.2 擴展事件規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算法的調度例子分析 6.6 本章小結 7 基于自然語言的全文檢索系統 7.1 系統背景 7.2 系統特點 7.3 系統方案 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 結果集處理模塊 7.4 本章小結 8 基于概念的智能中文問答系統 8.1 系統背景 8.2 系統特點 8.3 系統方案 8.3.1 總體框架 8.3.2 問題預處理模塊 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 參考文獻 基金資助目錄 相關專利