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第1章 语义网1

1.1概述1

1.2语义网的特点1

1.3体系结构2

1.3.1 URI和Unicode3

1.3.2 XML4

1.3.3 RDF4

1.3.4 Ontology5

1.3.5 Logics、Proofs和Trust6

1.4逻辑结构6

1.5技术基础7

第2章 知识本体10

2.1基本概念10

2.2本体类型11

2.3描述语言12

2.4建模元语14

2.5本体构建方法15

2.5.1构建规则15

2.5.2 IDEF516

2.5.3骨架法17

2.5.4七步法18

2.6基于本体的知识获取18

2.6.1知识获取定义18

2.6.2知识获取途径19

2.6.3本体构建工具19

2.6.4工作原理20

第3章 知识表示22

3.1概述22

3.1.1表示方法研究23

3.1.2表示结构研究24

3.2知识表示技术概述25

3.2.1知识表示技术方法26

3.2.2知识表示技术特征26

3.3概念体系27

3.3.1描述逻辑27

3.3.2网络本体语言28

3.3.3术语集与断言集29

3.3.4概念体系等级关系30

3.3.5概念体系的分类31

3.3.6概念表示31

3.4学习资源的知识表示体系35

第4章 语义标注39

4.1概述39

4.1.1语义数据自动提取39

4.1.2语义数据自动标注41

4.2多文档自动摘要42

4.2.1基本步骤43

4.2.2评测方式44

4.3语义数据自动提取45

4.3.1基于命名实体识别的自动提取45

4.3.2基于机器学习的自动提取47

4.3.3基于启发式集成学习的自动提取49

4.4语义数据自动标注52

4.4.1数据转换53

4.4.2数据加工及关联55

4.4.3本体构建及标注57

4.4.4知识本体集成58

4.4.5知识本体存储及索引60

4.4.6知识本体查询及检索61

第5章 关联数据62

5.1基本概念62

5.2适用环境63

5.3技术基础65

5.3.1架构模式66

5.3.2实现过程67

5.3.3访问技术69

5.4关联数据映射70

5.4.1词表映射70

5.4.2标识解析71

5.4.3起源跟踪72

5.5质量评估技术72

5.5.1评估方式分类72

5.5.2数据排名与筛选73

5.6融合技术74

5.6.1 LarKC系统74

5.6.2推理过程76

5.6.3关联数据融合76

5.6.4缓存技术77

5.7关联数据集成78

5.7.1数据网络79

5.7.2改进措施80

第6章 个性化服务83

6.1概述83

6.1.1“互联网＋”概念84

6.1.2服务模式85

6.1.3服务体系86

6.2基本特征87

6.3服务结构88

6.3.1功能结构88

6.3.2组织结构89

6.4自适应学习91

6.4.1用户模型92

6.4.2知识模型93

6.5个性化教学评价与分析94

6.6学习内容组织与重构96

第7章 情境学习98

7.1概述98

7.1.1情境感知98

7.1.2数据处理及推理流程99

7.1.3情境建模的层次100

7.2情境要素处理102

7.2.1处理流程102

7.2.2情境要素103

7.2.3情境要素的分类104

7.2.4情境要素的转换过程105

7.3情境描述与推理106

7.3.1推理过程106

7.3.2情境特征提取107

7.4关联分析与推荐108

7.4.1关联规则分析109

7.4.2多层关联规则分析110

7.4.3基于ILP的多关系关联规则分析111

7.4.4数据清理与推荐113

7.4.5局限性和适用范围114

7.5学习者用户模型115

7.5.1概率方法115

7.5.2相关反馈117

7.5.3元数据模型118

7.5.4知识背景提取119

7.5.5社交关系提取119

7.6情感倾向分析120

7.6.1分析方法分类120

7.6.2情感分析过程121

7.7用户兴趣测量123

7.7.1用户本体更新124

7.7.2更新策略125

第8章 推荐技术126

8.1概述126

8.2协同过滤推荐127

8.3基于内容的推荐129

8.4基于关联度的推荐132

8.4.1关联检索132

8.4.2相似度矩阵134

8.4.3推荐矩阵135

8.5混合协同过滤136

8.5.1面向学习资源的协同过滤137

8.5.2基于词向量的语言处理模型139

8.5.3基于知识标签的推荐140

8.6学习资源聚合145

8.6.1语义提取及关联145

8.6.2基于主题模型的聚合结构147

8.6.3主题信息的提取148

8.6.4基于主题信息的聚合150

8.7数据稀疏问题154

第9章 总结与展望156

参考文献158