海量網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)自動(dòng)分類研究

定　價(jià)：￥38.00

作　者：	王效岳，白如江等著
出版社：	人民出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	社會(huì)科學(xué) 圖書館學(xué)/檔案學(xué) 文獻(xiàn)學(xué)

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ISBN：	9787010148472	出版時(shí)間：	2016-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書針對(duì)文本分類方法在發(fā)展過程中出現(xiàn)的問題，圍繞“本體及其在文本分類中的應(yīng)用”和“海量網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)自動(dòng)分類”兩個(gè)方面展開探討。深入研究了海量網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)處理技術(shù)，比較分析了適合網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)自動(dòng)獲取及并行處理的工具；設(shè)計(jì)了基于Heritrix與Hadoop平臺(tái)的海量網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)獲取及并行處理模型和基于WordNet與SUMO本體集成的語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)自動(dòng)文檔分類模型；梳理了本體以及本體集成理論、方法和工具；開發(fā)了海量網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)并行獲取和自動(dòng)分類原型系統(tǒng)。

作者簡(jiǎn)介

　　王效岳，男，1961年生，工學(xué)博士，教授，山東理工大學(xué)科技信息研究所所長(zhǎng)。中國(guó)圖書館學(xué)會(huì)高等學(xué)校圖書館分會(huì)委員，山東省科技情報(bào)學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)，山東省圖書館學(xué)會(huì)常務(wù)理事。研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘與信息處理技術(shù)。主編及參編學(xué)術(shù)著作6部，省部級(jí)課題6項(xiàng)、廳局級(jí)課題10余項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文80余篇，其中被EI、CSSCI索引30余篇。授權(quán)發(fā)明專利3項(xiàng)。獲省科技進(jìn)步3等獎(jiǎng)l項(xiàng)，廳局級(jí)科技進(jìn)步2等獎(jiǎng)2項(xiàng)、3等獎(jiǎng)3項(xiàng)。白如江，男，1979年生，管理學(xué)博士，副研究館員，山東理工大學(xué)圖書館數(shù)字資源部主任。研究領(lǐng)域包括文本數(shù)據(jù)挖掘、自然語(yǔ)言處理、信息檢索技術(shù)、高科技戰(zhàn)略情報(bào)研究等。主持國(guó)家社科青年基金項(xiàng)目l項(xiàng)，教育部人文社會(huì)科學(xué)青年基金項(xiàng)目等省部級(jí)課題多項(xiàng)。

圖書目錄

序
緒論
第一章網(wǎng)絡(luò)爬蟲
第一節(jié) 網(wǎng)絡(luò)爬蟲
一、開源網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具
二、爬蟲工具比較分析
第二節(jié) Hadoop平臺(tái)
一、Hadoop與其他系統(tǒng)的比較
二、Hadoop項(xiàng)目及結(jié)構(gòu)
三、Hadoop分布式文件系統(tǒng)
四、MapReduce編程模型
五、Hadoop平臺(tái)搭建
第二章海量網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)獲取及并行處理模型
第一節(jié) 網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的主要來(lái)源及常用文件格式
一、網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的主要來(lái)源及特點(diǎn)
二、網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的常用文件格式
第二節(jié) 網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)自動(dòng)獲取實(shí)驗(yàn)
一、實(shí)驗(yàn)環(huán)境
二、實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建
第三節(jié) 網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)資源獲取
一、網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)獲取方案
二、種子站點(diǎn)的選擇
三、抓取任務(wù)的配置
四、文件類型和大小過濾
五、網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)獲取實(shí)驗(yàn)結(jié)果
第四節(jié) 網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)資源判定
第五節(jié) 網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)并行處理
一、數(shù)據(jù)預(yù)處理
二、并行處理
第六節(jié) MapReduce任務(wù)優(yōu)化
一、任務(wù)調(diào)度
二、任務(wù)數(shù)量
三、Combine函數(shù)
四、文件壓縮
五、重用JVM
六、網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)并行處理模塊實(shí)驗(yàn)結(jié)果
第三章本體集成
第一節(jié) 本體研究
一、本體概念
二、本體基本構(gòu)成要素
三、本體類型
四、本體表示語(yǔ)言
第二節(jié) 本體庫(kù)研究
一、國(guó)內(nèi)外主要本體庫(kù)
二、本體庫(kù)比較分析
第三節(jié) 本體集成基本過程
第四節(jié) 本體集成工具
一、工具介紹
二、工具比較與分析
第五節(jié) 本體集成方法
一、基于形式概念分析（FCA）的本體集成方法
二、基于范疇論的本體集成方法
三、基于RDFS圖閉包的本體集成方法
第四章基于語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)文本自動(dòng)分類研究
第一節(jié) 文檔自動(dòng)分類基本理論
一、文檔自動(dòng)分類基本概念
二、文檔自動(dòng)分類基本流程
三、文檔自動(dòng)分類性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
第二節(jié) 基于語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)文檔自動(dòng)分類概念
第三節(jié) 基于語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)文檔自動(dòng)分類實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)
第四節(jié) 基于語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)文檔自動(dòng)分類方法模型
一、詞向量空間構(gòu)建
二、語(yǔ)義向量空間構(gòu)建
第五章基于本體集成的文檔語(yǔ)義分類模型
第一節(jié) SUMO和WordNet本體庫(kù)概述
一、WordNet本體庫(kù)
二、SUMO本體庫(kù)
第二節(jié) WordNet與SUMO本體庫(kù)映射機(jī)制研究
一、映射動(dòng)機(jī)
二、映射模型
三、映射實(shí)例
四、映射效果及應(yīng)用分析
第三節(jié) 基于WordNet與SUMO本體集成文檔語(yǔ)義分類模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
一、實(shí)驗(yàn)平臺(tái)構(gòu)建
二、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集及方法
三、集成本體庫(kù)構(gòu)建
四、詞向量空間到概念向量空間的映射
五、概念向量空間通用化
六、分類模型訓(xùn)練與測(cè)試過程描述
七、實(shí)驗(yàn)評(píng)估指標(biāo)
八、實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
第六章海量網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)自動(dòng)分類系統(tǒng)
第一節(jié) 海量網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)自動(dòng)分類系統(tǒng)
一、開發(fā)環(huán)境
二、海量網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)自動(dòng)獲取模塊
三、海量網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)詞一文檔矩陣處理模塊
四、本體集成模塊
五、基于語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)的分類模塊
第二節(jié) 海量網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)自動(dòng)分類系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
一、系統(tǒng)主要技術(shù)及標(biāo)準(zhǔn)
二、系統(tǒng)功能
第七章總結(jié)及展望
第一節(jié) 總結(jié)
第二節(jié) 展望
附錄A
附錄B
附錄C
附錄D
參考文獻(xiàn)
索引
后記