服務(wù)資源智能聚合與推薦技術(shù)

第1章 國(guó)內(nèi)外相關(guān)理論研究現(xiàn)狀\t1
1．1 電子商務(wù)語義本體\t1
1．1．1 電子商務(wù)語義詞典\t2
1．1．2 本體及本體集成\t3
1．2 用戶興趣建模與獲取\t13
1．2．1 基于評(píng)分的用戶模型\t13
1．2．2 基于特征的用戶模型\t14
1．2．3 基于規(guī)則的用戶模型\t15
1．3 服務(wù)資源發(fā)現(xiàn)與聚合\t16
1．3．1 服務(wù)資源發(fā)現(xiàn)\t16
1．3．2 服務(wù)資源聚合\t20
1．4 服務(wù)資源推薦技術(shù)\t21
1．4．1 傳統(tǒng)推薦算法研究\t22
1．4．2 混合推薦技術(shù)\t30
參考文獻(xiàn)\t32
第2章 電子商務(wù)語義基礎(chǔ)技術(shù)\t42
2．1 電子商務(wù)中文語義詞典構(gòu)建\t42
2．1．1 中文語義詞典系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)\t42
2．1．2 中文語義詞典的詞典結(jié)構(gòu)\t43
2．1．3 中文語義詞典語義相似度計(jì)算\t45
2．2 中文本體語義映射與集成技術(shù)\t53
2．2．1 電子商務(wù)語義映射與集成系統(tǒng)框架模型\t53
2．2．2 基于本體的語義查詢流程\t56
2．2．3 語義集成查詢關(guān)鍵技術(shù)\t59
2．3 中文本體管理技術(shù)\t69
參考文獻(xiàn)\t72
第3章 用戶需求語義建模與智能獲取技術(shù)\t74
3．1 用戶需求語義建模\t74
3．1．1 用戶需求本體模型\t74
3．1．2 用戶概要本體模型\t76
3．2 用戶需求語義解析與規(guī)范化\t79
3．3 用戶偏好獲取技術(shù)\t81
3．3．1 基于綜合反饋的用戶偏好獲取技術(shù)\t82
3．3．2 基于最大熵模型的用戶偏好獲取技術(shù)\t98
3．3．3 基于粗糙集的用戶偏好獲取技術(shù)\t100
3．3．4 基于興趣圖譜的用戶偏好獲取技術(shù)\t105
參考文獻(xiàn)\t123
第4章 服務(wù)資源智能發(fā)現(xiàn)方法\t126
4．1 服務(wù)資源的語義建模\t126
4．1．1 服務(wù)資源語義建模需求\t126
4．1．2 面向用戶的服務(wù)資源目錄本體建模層次結(jié)構(gòu)\t129
4．1．3 面向用戶的服務(wù)資源目錄本體建模元語\t130
4．1．4 服務(wù)資源目錄本體元模型的OWL DL描述\t132
4．2 服務(wù)資源目錄本體自學(xué)習(xí)方法\t133
4．2．1 基本原理\t133
4．2．2 電子商務(wù)Web頁(yè)面預(yù)處理\t134
4．2．3 基于目錄網(wǎng)站層次的目錄本體概念獲取\t139
4．2．4 基于語義和關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念關(guān)系學(xué)習(xí)\t142
4．2．5 基于模式匹配和在線統(tǒng)計(jì)的屬性識(shí)別\t146
4．3 服務(wù)資源實(shí)例發(fā)現(xiàn)方法\t153
4．3．1 基本思想\t153
4．3．2 Web網(wǎng)頁(yè)中個(gè)體知識(shí)表示特征\t155
4．3．3 基于本體的網(wǎng)頁(yè)主題概念和個(gè)體知識(shí)表示特征的判定\t157
參考文獻(xiàn)\t167
第5章 服務(wù)資源智能聚合技術(shù)\t171
5．1 服務(wù)資源本體實(shí)例消重機(jī)制\t171
5．1．1 實(shí)例名稱語義相似度計(jì)算\t171
5．1．2 實(shí)例屬性語義相似度計(jì)算\t173
5．1．3 實(shí)例關(guān)系語義相似度計(jì)算\t174
5．1．4 實(shí)例綜合語義相似度計(jì)算\t175
5．1．5 實(shí)例消重過程\t175
5．1．6 實(shí)例消重算法舉例\t175
5．2 服務(wù)資源智能聚合系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)\t178
5．2．1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)原理\t178
5．2．2 服裝行業(yè)本體建模\t181
5．2．3 數(shù)據(jù)庫(kù)模型設(shè)計(jì)\t193
5．2．4 基于倒排模型的語義索引\t196
5．2．5 語義信息檢索\t209
5．3 服務(wù)資源智能聚合原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)\t214
參考文獻(xiàn)\t216
第6章 服務(wù)資源智能推薦技術(shù)\t217
6．1 基于語義的服務(wù)資源智能推薦技術(shù)\t217
6．1．1 基于商品屬性隱性評(píng)分的協(xié)同過濾算法\t218
6．1．2 基于模糊聚類和資源平滑的協(xié)同過濾算法\t222
6．1．3 基于本體的B2B電子商務(wù)MAS模型及商品匹配算法\t224
6．1．4 基于本體的語義相似性的協(xié)同過濾算法\t229
6．2 基于適合度的服務(wù)資源智能推薦技術(shù)\t231
6．2．1 FQoS適合度匹配算法\t233
6．2．2 QoS適合度匹配算法\t240
6．3 基于興趣度的服務(wù)資源智能推薦方法\t244
參考文獻(xiàn)\t246
第7章 服務(wù)資源組合與推薦技術(shù)\t251
7．1 基于服務(wù)屬性多層關(guān)聯(lián)規(guī)則的服務(wù)資源組合智能推薦技術(shù)\t251
7．1．1 服務(wù)組合方法相關(guān)基礎(chǔ)理論\t251
7．1．2 基于服務(wù)屬性多層關(guān)聯(lián)規(guī)則的服務(wù)資源組合推薦基本
原理\t254
7．1．3 基于服務(wù)屬性多層關(guān)聯(lián)規(guī)則的服務(wù)組合推薦案例研究\t257
7．2 基于模型優(yōu)化的服務(wù)資源組合智能推薦方法\t259
7．2．1 組合服務(wù)的QoS計(jì)算相關(guān)基礎(chǔ)理論\t259
7．2．2 基于模型優(yōu)化的服務(wù)資源組合智能推薦基本原理\t262
7．2．3 基于模型優(yōu)化的服務(wù)組合推薦案例研究\t266
參 考 文 獻(xiàn)\t268