目录
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第1章绪论 (1)
1.1 课题来源 (1)
1.2 研究背景与意义 (1)
1.3 国内外研究现状 (2)
1.3.1 个人智能助手 (2)
1.3.2 智能问答系统 (4)
1.4 研究内容与章节安排 (5)
1.4.1 主要研究内容 (5)
1.4.2 论文章节安排 (6)
第2章相关理论基础 (7)
2.1 开源智能助手Lucida (7)
2.1.1 个人智能助手 (7)
2.1.2 Lucida系统架构 (8)
2.1.3 Lucida的智能问答系统 (10)
2.2 基于维基百科的语义关联度计算 (14)
2.2.1 语义关联性 (14)
2.2.2 基于维基百科的语义关联性计算方法 (15)
2.3 词向量模型 (16)
2.3.1 统计语言模型 (17)
2.3.2 神经网络语言模型 (17)
2.3.3 CBOW模型和Skip-gram模型 (18)
2.4 本章小结 (19)
第3章实体网络模型及其统计特征分析 (20)
3.1 图论与社交网络模型 (20)
3.1.1 网络特征属性 (20)
3.1.2 相关网络模型 (23)
3.1.3 社团结构 (24)
IV
目录
3.2 实体网络模型及其统计特征分析 (25)
3.2.1 实体网络模型 (25)
3.2.2 实体网络统计特征分析 (28)
3.3 本章小结 (31)
第4章基于社交网络模型构建个人知识库 (32)
4.1 个人知识库及其构建流程 (32)
4.2 用户兴趣建模 (34)
4.2.1 用户兴趣描述 (34)
4.2.2 用户兴趣度更新 (34)
4.3 基于社交网络模型的知识挖掘算法 (35)
4.3.1 知识挖掘流程 (35)
4.3.2 特征选择 (36)
4.3.3 相关算法 (38)
4.3.4 仿真实验 (41)
4.4 个人知识库的演化 (45)
4.5 本章小结 (45)
第5章个人知识库在智能问答中的应用 (46)
5.1 系统实现 (46)
5.1.1 实验环境 (46)
5.1.2 具体实现 (46)
5.2 实验与验证 (47)
5.2.1 实验数据 (47)
5.2.2 实验结果分析 (48)
5.3 本章小结 (50)
第6章总结与展望 (51)
6.1 本文研究工作总结 (51)
6.2 进一步工作的方向 (52)
致谢 (53)
参考文献 (54)
攻读学位期间的研究成果 (58)
V