基于语义网的个性化网络学习服务

1 (p1): 第1章 语义网
1 (p1-1): 1.1概述
1 (p1-2): 1.2语义网的特点
2 (p1-3): 1.3体系结构
3 (p1-3-1): 1.3.1 URI和Unicode
4 (p1-3-2): 1.3.2 XML
4 (p1-3-3): 1.3.3 RDF
5 (p1-3-4): 1.3.4 Ontology
6 (p1-3-5): 1.3.5 Logics、Proofs和Trust
6 (p1-4): 1.4逻辑结构
7 (p1-5): 1.5技术基础
10 (p2): 第2章 知识本体
10 (p2-1): 2.1基本概念
11 (p2-2): 2.2本体类型
12 (p2-3): 2.3描述语言
14 (p2-4): 2.4建模元语
15 (p2-5): 2.5本体构建方法
15 (p2-5-1): 2.5.1构建规则
16 (p2-5-2): 2.5.2 IDEF5
17 (p2-5-3): 2.5.3骨架法
18 (p2-5-4): 2.5.4七步法
18 (p2-6): 2.6基于本体的知识获取
18 (p2-6-1): 2.6.1知识获取定义
19 (p2-6-2): 2.6.2知识获取途径
19 (p2-6-3): 2.6.3本体构建工具
20 (p2-6-4): 2.6.4工作原理
22 (p3): 第3章 知识表示
22 (p3-1): 3.1概述
23 (p3-1-1): 3.1.1表示方法研究
24 (p3-1-2): 3.1.2表示结构研究
25 (p3-2): 3.2知识表示技术概述
26 (p3-2-1): 3.2.1知识表示技术方法
26 (p3-2-2): 3.2.2知识表示技术特征
27 (p3-3): 3.3概念体系
27 (p3-3-1): 3.3.1描述逻辑
28 (p3-3-2): 3.3.2网络本体语言
29 (p3-3-3): 3.3.3术语集与断言集
30 (p3-3-4): 3.3.4概念体系等级关系
31 (p3-3-5): 3.3.5概念体系的分类
31 (p3-3-6): 3.3.6概念表示
35 (p3-4): 3.4学习资源的知识表示体系
39 (p4): 第4章 语义标注
39 (p4-1): 4.1概述
39 (p4-1-1): 4.1.1语义数据自动提取
41 (p4-1-2): 4.1.2语义数据自动标注
42 (p4-2): 4.2多文档自动摘要
43 (p4-2-1): 4.2.1基本步骤
44 (p4-2-2): 4.2.2评测方式
45 (p4-3): 4.3语义数据自动提取
45 (p4-3-1): 4.3.1基于命名实体识别的自动提取
47 (p4-3-2): 4.3.2基于机器学习的自动提取
49 (p4-3-3): 4.3.3基于启发式集成学习的自动提取
52 (p4-4): 4.4语义数据自动标注
53 (p4-4-1): 4.4.1数据转换
55 (p4-4-2): 4.4.2数据加工及关联
57 (p4-4-3): 4.4.3本体构建及标注
58 (p4-4-4): 4.4.4知识本体集成
60 (p4-4-5): 4.4.5知识本体存储及索引
61 (p4-4-6): 4.4.6知识本体查询及检索
62 (p5): 第5章 关联数据
62 (p5-1): 5.1基本概念
63 (p5-2): 5.2适用环境
65 (p5-3): 5.3技术基础
66 (p5-3-1): 5.3.1架构模式
67 (p5-3-2): 5.3.2实现过程
69 (p5-3-3): 5.3.3访问技术
70 (p5-4): 5.4关联数据映射
70 (p5-4-1): 5.4.1词表映射
71 (p5-4-2): 5.4.2标识解析
72 (p5-4-3): 5.4.3起源跟踪
72 (p5-5): 5.5质量评估技术
72 (p5-5-1): 5.5.1评估方式分类
73 (p5-5-2): 5.5.2数据排名与筛选
74 (p5-6): 5.6融合技术
74 (p5-6-1): 5.6.1 LarKC系统
76 (p5-6-2): 5.6.2推理过程
76 (p5-6-3): 5.6.3关联数据融合
77 (p5-6-4): 5.6.4缓存技术
78 (p5-7): 5.7关联数据集成
79 (p5-7-1): 5.7.1数据网络
80 (p5-7-2): 5.7.2改进措施
83 (p6): 第6章 个性化服务
83 (p6-1): 6.1概述
84 (p6-1-1): 6.1.1“互联网＋”概念
85 (p6-1-2): 6.1.2服务模式
86 (p6-1-3): 6.1.3服务体系
87 (p6-2):…