基于社会化标签的Web知识推送：网络分析视角
批量上传，套装书可能不全，下单前咨询在线客服！有特殊要求，下单前请咨询客服！
￥ 68.2 7.0折 ￥ 98 全新
库存6件
江西南昌
认证卖家担保交易快速发货售后保障
作者易明
出版社科学出版社
ISBN9787030374066
出版时间2019-12
装帧平装
开本16开
定价98元
货号23733121
上书时间2024-11-01
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
-
导语摘要
作为Web2.O的典型应用之一，社会化标签具有独特的优势，可以为Web知识推送提供十分有价值的基础数据。本书借鉴数学领域的图论、物理学领域的复杂网络、社会学领域的社会网络分析、图书情报学领域的信息计量，阐述了网络分析的基本原理，进而建立基于共现分析的社会化标签网络和基于社会化标签的潜在社会网络。然后，分别构建基于用户层次社会化标签网络的Web知识推送模型和基于网站层次社会化标签网络的Web知识推送模型，并通过比较分析提出两类Web知识推送模型的融合策略。*后，构建基于潜在社会网络的Web知识推送模型，并构造基于潜在社会网络的Web知识推送网络，进而分析基于潜在社会网络的Web知识推送网络演化规律。
作者简介
王伟军，华中师范大学教授、博士生导师。
现任华中师范大学信息管理系副主任；华中师范大学教学委员会委员、学位评定委员会管理学分会委员、知识管理与知识服务研究中心主任；兼任教育部高等学校图书馆学科教学指导委员会委员，中国索引学会常务理事，中国社会科学情报学会理事，中国信息经济学会电子商务专业委员会副秘书长，湖北省电子商务学会常务理事、副秘书长，湖北省信息学会常务理事；《情报科学》、《评价与管理》、《湖北信息化》等杂志的编委和《情报资料工作》学术指导委员会委员；曾担任第七届IFIP电子商务、电子服务与电子社会（13E2007）靠前会议主席。2007年入选教育部新世纪很好人才支持计划。
一直从事信息资源管理、知识管理与知识服务、电子商务等领域的教学和研究工作；公开发表学术论文80余篇，出版著作8部（含合著）；近5年来，主持或参与国家自然科学基金、国家社会科学基金、国家“863”计划、教育部高等学校学科创新引智计划、教育部人文社会科学研究和武汉市社会科学基金等10多项课题；曾荣获湖北省社会科学很好成果一等奖和三等奖、湖北省自然科学很好学术论文三等奖、第六届全国多媒体课件大赛很好奖、武汉市社会科学很好科研成果奖等多项奖励。
目录
总序
前言
章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的和意义
1.3 基于社会化标签的Web知识推送研究现状
1.4 研究内容、思路和方法
篇 基础理论
第2章 社会化标签和Web知识推送
2.1 社会化标签及其实证分析
2.2 Web知识推送和系统架构
2.3 社会化标签对Web知识推送的价值分析
第3章 网络分析视角下基于社会化标签的网络建模
3.1 网络分析相关学科梳理
3.2 网络分析的基本原理
3.3 基于共现分析的社会化标签网络
3.4 基于社会化标签的潜在社会网络
第二篇 基于社会化标签网络的web知识推送
第4章 基于用户层次社会化标签网络的Web知识推送研究
4.1 基于用户层次社会化标签网络的Web知识推送框架
4.2 基于用户兴趣模型演化的Web知识推送模型
4.3 实验分析
第5章 基于网站层次社会化标签网络的Web知识推送研究
5.1 网站层次社会化标签网络与Web知识推送
5.2 一种基于网站层次社会化标签网络的Web知识推送模型
5.3 两类Web知识推送模型的比较和融合
第三篇 基于潜在社会网络的web知识推送
第6章 基于潜在社会网络的Web知识推送模型
6.1 基于知识互动型社会网络的Web知识推送模型
6.2 基于知识主题网络的Web知识推送模型
6.3 原型系统开发和实证分析
第7章 基于潜在社会网络的Web知识推送网络及其演化
7.1 基于潜在社会网络的Web知识推送网络构造
7.2 基于潜在社会网络的Web知识推送网络演化动力
7.3 基于潜在社会网络的Web知识推送网络演化模式
7.4 网络演化实证分析
第8章 研究结论和展望
8.1 主要结论
8.2 研究展望
参考文献
后记
内容摘要
作为Web2.O的典型应用之一，社会化标签具有独特的优势，可以为Web知识推送提供十分有价值的基础数据。本书借鉴数学领域的图论、物理学领域的复杂网络、社会学领域的社会网络分析、图书情报学领域的信息计量，阐述了网络分析的基本原理，进而建立基于共现分析的社会化标签网络和基于社会化标签的潜在社会网络。然后，分别构建基于用户层次社会化标签网络的Web知识推送模型和基于网站层次社会化标签网络的Web知识推送模型，并通过比较分析提出两类Web知识推送模型的融合策略。*后，构建基于潜在社会网络的Web知识推送模型，并构造基于潜在社会网络的Web知识推送网络，进而分析基于潜在社会网络的Web知识推送网络演化规律。
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价