【摘要】：同一領(lǐng)域不同知識概念之間存在演化關(guān)系,分析演化關(guān)系能有效地梳理領(lǐng)域知識的發(fā)展脈絡(luò),然而網(wǎng)絡(luò)知識的碎片化、無序性、大規(guī)模等特性使得用戶很難準確地分析并獲取知識之間的這種關(guān)系。針對該問題,本文提出一種基于時空域聯(lián)合建模的領(lǐng)域知識演化脈絡(luò)分析方法,該方法首先考慮將知識系統(tǒng)以時空域聯(lián)合知識網(wǎng)絡(luò)的形式進行表達,隨后采用骨架聚類方法提取歷年知識網(wǎng)絡(luò)演化路徑,并按知識概念的發(fā)展進行演化路徑銜接及路徑分析。以數(shù)字媒體領(lǐng)域知識為例的實驗分析表明,該方法能有效提取按年份發(fā)展的領(lǐng)域知識演化路徑,對于輔助用戶進行領(lǐng)域知識的理解與學(xué)習,以及個性化推薦具有顯著的價值。
[Abstract]:There is an evolutionary relationship between different concepts of knowledge in the same domain. Analyzing the evolutionary relationship can effectively sort out the development of domain knowledge, but the fragmentation and disorder of network knowledge, Large-scale properties make it difficult for users to accurately analyze and obtain the relationship between knowledge. To solve this problem, a domain knowledge evolution analysis method based on spatio-temporal joint modeling is proposed in this paper. Firstly, the knowledge system is expressed in the form of a spatio-temporal joint knowledge network. Then the skeleton clustering method is used to extract the evolutionary path of knowledge network over the years, and the evolutionary path convergence and path analysis are carried out according to the development of knowledge concept. The experimental analysis of digital media domain knowledge shows that this method can effectively extract the evolution path of domain knowledge developed according to the year, and is of great value for assisting users to understand and learn domain knowledge, as well as personalized recommendation.
【作者單位】： 江南大學(xué)數(shù)字媒體學(xué)院;江蘇省媒體設(shè)計與軟件技術(shù)重點實驗室;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金項目(BK20130161) 國家自然科學(xué)基金項目(61572236) 國家科技支撐計劃項目(2015BAH54F01)
【分類號】：TP182;TP391.1

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本文編號：2206617