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學術型大數據知識組織與服務模式研究（簡體書）
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作者簡介
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目次
作者簡介
劉柏嵩，工學博士，研究館員，博士生導師。現任寧波大學圖書館與信息中心館長、主任，校信息辦主任。兼任浙江省高校圖工委副主任、寧波市網絡信息安全協會會長、寧波市計算機學會大數據專業委員會主任。近年來主持完成國家自然科學基金、國家社科基金多項，浙江省自然科學基金項目和省哲社規劃課題多項，承擔完成CADAL、ZADL和NBDL多個大型應用項目；發明多項；出版專著4部，發表學術論文60余篇。
名人/編輯推薦
劉柏嵩著的《學術型大數據知識組織與服務模式研究》共八章，以大數據環境為背景，以學術型數據為物件，以知識組織方法和體系為基石，以知識元抽取方法為技術支撐，以知識服務為目的，細細討論它們對應的標準與體系，並利用大數據知識組織技術和個性化知識服務技術，提出了個性化學術資源推薦平臺框架——學術頭條。
目次
章背景與物件：大數據環境與學術資源
1.1大數據
1.1.1大數據定義
1.1.2大數據特點
1.1.3大數據標準化進程
1.2大數據環境下學術資源的發展與變化
1.2.1圖書資源
1.2.2學術期刊
1.2.3OA倉儲
1.2.4大規模開放課程（MOOC）
1.2.5文獻
1.2.6學術會議
1.2.7學術新聞、學術
1.2.8學術評論
1.3小結
第2章大數據環境下的知識組織
2.1知識組織：概念與方法
2.1.1主要知識組織方法
2.1.2知識組織體系的類型
2.2數字環境下主要知識組織工具
2.2.1元數據
2.2.2本體（Ontology）
2.2.3Semantic Web
2.2.4主題地圖
2.2.5知識圖譜
2.3知識組織工具的發展趨勢
2.3.1數字化和網絡化
2.3.2標準化
2.3.3互操作
2.3.4可視化
2.3.5以用戶為中心
2.4大數據時代對知識組織的挑戰與要求
2.5知識組織和大數據四維度
2.6大數據環境下的知識組織的演變
2.7小結
第3章大數據環境下的知識序化
3.1知識網絡
3.1.1知識網絡的分類
3.1.2知識網絡結構
3.1.3基于可視化軟件的知識網絡
3.1.4基于知識網絡的鏈路預測
3.2關聯數據與大數據
3.2.1數據管理和訪問的關聯詞匯
3.2.2關聯數據詞表在大數據中的應用
3.3簡單知識組織系統（SKOS）與大數據
3.3.1知識組織系統的角色和規則
3.3.2SKOS和元模型
3.3.3SKOS詞表構建
3.3.4SKOS引擎
3.3.5SKOS引擎應用
3.4小結
第4章大數據環境下的知識元抽取
4.1基于知識元的大數據知識組織
4.1.1知識元主要模型
4.1.2文本特征表示模型
4.1.3基于開放關系數據的知識元模型
4.2知識元抽取過程
4.2.1知識元的內容構成
4.2.2知識元抽取
4.3面向知識元的自然語言處理數據流
4.3.1大數據處理框架
4.3.2自然語言大數據處理
4.4知識元抽取技術應用
4.4.1基于本體的檢索
4.4.2知識導航服務
4.5小結
第5章開放存取資源大數據知識組織方法
5.1OA資源組織
5.1.1基于OA資源的知識組織方法
5.1.2OA資源組織方法的比較分析
5.1.3大數據環境下OA資源的發展
5.2網絡課程資源組織
5.2.1網絡課程資源的定義
5.2.2網絡課程資源組織方法及其應用
5.3MOOC資源組織
5.3.1MOOC概述
5.3.2外MOOC平臺項目
5.3.3知識組織方法在MOOC中的應用
5.4數據知識組織方法
5.4.1分類與組織及其應用
5.4.2關聯與地圖
5.4.3大數據環境下數據的應用
5.5小結
第6章短文本類學術資源知識組織
6.1書評類短文本知識組織方法
6.1.1面向書評的短文本一般分類方法
6.1.2基于主題模型的短文本分類方法
6.2書評微摘要研究
6.2.1微觀點生成
6.2.2微摘要生成
6.3問答類短文本知識組織
6.3.1基于疑問詞的層次化結構問題分類方法
6.3.2基于焦點詞的問題分類器設計
6.3.3小結
6.4面向學術問答社區的高質量答案抽取方法
6.4.1基于SDPP模型的答案摘要方法
6.4.2融合語用信息與SDPP模型的答案摘要優化方法
6.4.3小結
第7章大數據知識服務系統
7.1大數據知識服務體系
7.1.1瀏覽與檢索模塊
7.1.2知識服務呈現模塊
7.1.3知識服務系統應用模塊
7.2基于多維度知識關聯的知識服務
7.2.1概述
7.2.2基于關聯數據的知識服務
7.3基于數據驅動的個性化知識服務
7.3.1數據驅動業務
7.3.2大數據環境下個性化服務變革
7.3.3社交網絡中的個性化知識服務
7.3.4基于內容的個性化知識服務
7.3.5在線線下精準融合服務
7.3.6基于場景觸發的個性化服務
7.4小結
第8章“學術頭條”——大數據知識組織與服務應用實例
8.1學術頭條整體設計
8.2海量學術資源自動獲取
8.2.1基于定址網絡爬蟲的學術資源獲取
8.2.2面向不同類型學術資源的主題爬蟲獲取
8.3學術資源的自動分類
8.3.1原始語料
8.3.2海量多類型學術資源分類系統
8.4基于用戶瀏覽行為的個性化推薦
8.4.1個性化推薦算法概述
8.4.2學術資源的個性化推薦
8.5小結
結語
參考文獻
圖索引
表索引
主題詞索引
1.1大數據
1.1.1大數據定義
1.1.2大數據特點
1.1.3大數據標準化進程
1.2大數據環境下學術資源的發展與變化
1.2.1圖書資源
1.2.2學術期刊
1.2.3OA倉儲
1.2.4大規模開放課程（MOOC）
1.2.5文獻
1.2.6學術會議
1.2.7學術新聞、學術
1.2.8學術評論
1.3小結
第2章大數據環境下的知識組織
2.1知識組織：概念與方法
2.1.1主要知識組織方法
2.1.2知識組織體系的類型
2.2數字環境下主要知識組織工具
2.2.1元數據
2.2.2本體（Ontology）
2.2.3Semantic Web
2.2.4主題地圖
2.2.5知識圖譜
2.3知識組織工具的發展趨勢
2.3.1數字化和網絡化
2.3.2標準化
2.3.3互操作
2.3.4可視化
2.3.5以用戶為中心
2.4大數據時代對知識組織的挑戰與要求
2.5知識組織和大數據四維度
2.6大數據環境下的知識組織的演變
2.7小結
第3章大數據環境下的知識序化
3.1知識網絡
3.1.1知識網絡的分類
3.1.2知識網絡結構
3.1.3基于可視化軟件的知識網絡
3.1.4基于知識網絡的鏈路預測
3.2關聯數據與大數據
3.2.1數據管理和訪問的關聯詞匯
3.2.2關聯數據詞表在大數據中的應用
3.3簡單知識組織系統（SKOS）與大數據
3.3.1知識組織系統的角色和規則
3.3.2SKOS和元模型
3.3.3SKOS詞表構建
3.3.4SKOS引擎
3.3.5SKOS引擎應用
3.4小結
第4章大數據環境下的知識元抽取
4.1基于知識元的大數據知識組織
4.1.1知識元主要模型
4.1.2文本特征表示模型
4.1.3基于開放關系數據的知識元模型
4.2知識元抽取過程
4.2.1知識元的內容構成
4.2.2知識元抽取
4.3面向知識元的自然語言處理數據流
4.3.1大數據處理框架
4.3.2自然語言大數據處理
4.4知識元抽取技術應用
4.4.1基于本體的檢索
4.4.2知識導航服務
4.5小結
第5章開放存取資源大數據知識組織方法
5.1OA資源組織
5.1.1基于OA資源的知識組織方法
5.1.2OA資源組織方法的比較分析
5.1.3大數據環境下OA資源的發展
5.2網絡課程資源組織
5.2.1網絡課程資源的定義
5.2.2網絡課程資源組織方法及其應用
5.3MOOC資源組織
5.3.1MOOC概述
5.3.2外MOOC平臺項目
5.3.3知識組織方法在MOOC中的應用
5.4數據知識組織方法
5.4.1分類與組織及其應用
5.4.2關聯與地圖
5.4.3大數據環境下數據的應用
5.5小結
第6章短文本類學術資源知識組織
6.1書評類短文本知識組織方法
6.1.1面向書評的短文本一般分類方法
6.1.2基于主題模型的短文本分類方法
6.2書評微摘要研究
6.2.1微觀點生成
6.2.2微摘要生成
6.3問答類短文本知識組織
6.3.1基于疑問詞的層次化結構問題分類方法
6.3.2基于焦點詞的問題分類器設計
6.3.3小結
6.4面向學術問答社區的高質量答案抽取方法
6.4.1基于SDPP模型的答案摘要方法
6.4.2融合語用信息與SDPP模型的答案摘要優化方法
6.4.3小結
第7章大數據知識服務系統
7.1大數據知識服務體系
7.1.1瀏覽與檢索模塊
7.1.2知識服務呈現模塊
7.1.3知識服務系統應用模塊
7.2基于多維度知識關聯的知識服務
7.2.1概述
7.2.2基于關聯數據的知識服務
7.3基于數據驅動的個性化知識服務
7.3.1數據驅動業務
7.3.2大數據環境下個性化服務變革
7.3.3社交網絡中的個性化知識服務
7.3.4基于內容的個性化知識服務
7.3.5在線線下精準融合服務
7.3.6基于場景觸發的個性化服務
7.4小結
第8章“學術頭條”——大數據知識組織與服務應用實例
8.1學術頭條整體設計
8.2海量學術資源自動獲取
8.2.1基于定址網絡爬蟲的學術資源獲取
8.2.2面向不同類型學術資源的主題爬蟲獲取
8.3學術資源的自動分類
8.3.1原始語料
8.3.2海量多類型學術資源分類系統
8.4基于用戶瀏覽行為的個性化推薦
8.4.1個性化推薦算法概述
8.4.2學術資源的個性化推薦
8.5小結
結語
參考文獻
圖索引
表索引
主題詞索引
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