本文關(guān)鍵詞：面向產(chǎn)品設(shè)計的知識個性化推送若干關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：隨著科學(xué)信息技術(shù)的不斷發(fā)展,產(chǎn)品多樣化的消費需求迫使新產(chǎn)品不斷創(chuàng)新,加劇了企業(yè)間的競爭。但由于信息資源的快速增加,面對大量不同類型的資源,設(shè)計人員很難找到可用性較高的知識,導(dǎo)致產(chǎn)品的創(chuàng)新設(shè)計變得更加困難。因此,如何快速、有效、全面地獲取有價值的設(shè)計知識,以及向設(shè)計人員提供有針對性的知識個性化服務(wù),減少設(shè)計人員花費大量的時間查找知識,提高相關(guān)知識的利用效率,從而縮短產(chǎn)品研發(fā)周期,加快新產(chǎn)品上市,提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力,知識個性化推送是實現(xiàn)上述目標(biāo)的關(guān)鍵技術(shù)。本文對面向產(chǎn)品設(shè)計的知識個性化推送若干關(guān)鍵技術(shù)進行了研究,通過對產(chǎn)品設(shè)計知識的組織、檢索和推送等的研究。以用戶需求為中心,以設(shè)計情境為約束條件,實現(xiàn)知識的個性化推送。主要研究內(nèi)容如下:1)研究和分析了個性化推送中幾個常用推送技術(shù)的特點,并在分析面向產(chǎn)品設(shè)計的知識個性化推送服務(wù)要求的基礎(chǔ)上,提出了面向產(chǎn)品設(shè)計的知識個性化推送框架。2)研究了面向產(chǎn)品設(shè)計的知識組織建模方法。從語義關(guān)系和邏輯關(guān)系的角度對設(shè)計知識的概念、概念的屬性等進行了分析和研究,提出了基于本體的設(shè)計知識表示模型;采用粗糙粒的結(jié)構(gòu)分析法,將設(shè)計知識與粒子結(jié)構(gòu)之間進行映射,利用粒度對知識的粗細(xì)度劃分進行了研究,提出了基于粒度原理的產(chǎn)品設(shè)計知識組織建模方法。3)研究了面向產(chǎn)品設(shè)計的需求知識檢索方法。通過對產(chǎn)品設(shè)計需求知識的分析,建立了知識需求的個性化模型,利用領(lǐng)域本體引導(dǎo)知識檢索,構(gòu)建檢索需求本體模型,并對需求知識的不確定性進行了度量;在此基礎(chǔ)上,提出了基于集對分析的知識篩選方法,建立了知識檢索模型。4)基于情境約束的知識個性化推送研究。根據(jù)產(chǎn)品設(shè)計知識個性化推送的要求,對產(chǎn)品設(shè)計情境進行了分析,構(gòu)建了知識資源與用戶需求知識之間的情境模型。根據(jù)概念的語義關(guān)系,給出了基于語義關(guān)系的兩概念間共生關(guān)系的邏輯描述,并提出了基于情境約束的知識聚類方法。在此基礎(chǔ)上提出了基于貝葉斯理論的知識語義標(biāo)注方法,并建立了知識個性化推送機制。
【關(guān)鍵詞】：本體 粒度原理 知識組織 知識檢索 知識個性化推送
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TB472
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRCT4-8
• 第1章 緒論8-17
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究現(xiàn)狀9-15
• 1.2.1 個性化推薦的研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.2 知識服務(wù)相關(guān)研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)15-16
• 1.3.1 論文主要研究內(nèi)容15-16
• 1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)16
• 1.4 本章小結(jié)16-17
• 第2章 面向產(chǎn)品設(shè)計的知識個性化推送相關(guān)理論及框架17-24
• 2.1 引言17
• 2.2 知識個性化推送概述17-18
• 2.3 常用個性化推送技術(shù)18-21
• 2.3.1 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦技術(shù)18-19
• 2.3.2 基于協(xié)同過濾的推薦技術(shù)19-20
• 2.3.3 基于內(nèi)容過濾的推薦技術(shù)20-21
• 2.3.4 混合推薦技術(shù)21
• 2.4 面向產(chǎn)品設(shè)計的知識個性化推送技術(shù)框架21-23
• 2.4.1 面向產(chǎn)品設(shè)計的知識個性化推送要求21-22
• 2.4.2 面向產(chǎn)品設(shè)計的知識個性化推送框架22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第3章 面向產(chǎn)品設(shè)計的知識組織研究24-37
• 3.1 引言24
• 3.2 基于本體的產(chǎn)品設(shè)計知識表示24-29
• 3.2.1 產(chǎn)品設(shè)計知識分析24-26
• 3.2.2 基于本體的設(shè)計知識表示26-29
• 3.3 基于粒度原理的產(chǎn)品設(shè)計知識組織建模29-34
• 3.3.1 粒度原理概述29-31
• 3.3.2 領(lǐng)域知識的粒度化描述31-32
• 3.3.3 基于粒度原理的知識組織模型32-34
• 3.4 設(shè)計知識關(guān)聯(lián)與推理34-36
• 3.4.1 知識關(guān)聯(lián)分析34-35
• 3.4.2 知識推理35-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 第4章 面向產(chǎn)品設(shè)計的需求知識檢索研究37-53
• 4.1 引言37
• 4.2 面向產(chǎn)品設(shè)計的知識需求分析37-43
• 4.2.1 產(chǎn)品設(shè)計過程分析37-39
• 4.2.2 需求知識的相關(guān)描述39-41
• 4.2.3 需求知識的不確定性度量41-43
• 4.3 基于集對分析的知識檢索機制43-46
• 4.3.1 集對分析原理43-44
• 4.3.2 基于集對分析的知識篩選方法44-45
• 4.3.3 知識檢索模型45-46
• 4.4 產(chǎn)品設(shè)計需求知識檢索應(yīng)用實例46-52
• 4.5 本章小結(jié)52-53
• 第5章 基于情境約束的知識個性化推送研究53-68
• 5.1 引言53
• 5.2 基于情境約束的需求知識聚類研究53-58
• 5.2.1 產(chǎn)品設(shè)計情境分析53-55
• 5.2.2 基于情境約束的需求知識聚類55-58
• 5.3 面向產(chǎn)品設(shè)計的知識個性化推送研究58-62
• 5.3.1 基于貝葉斯理論的知識標(biāo)注方法58-59
• 5.3.2 知識個性化推送機制59-62
• 5.4 實例分析62-67
• 5.5 本章小結(jié)67-68
• 第6章 結(jié)論及展望68-70
• 6.1 論文的總結(jié)68-69
• 6.2 論文的研究與展望69-70
• 參考文獻70-77
• 發(fā)表論文和參加科研情況說明77-78
• 致謝78-79

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