【摘要】：大數(shù)據(jù)時代,信息超載成為普遍問題,用戶認知負擔加重,信息獲取成本降低而知識獲取效率也隨之降低。用戶比以往任何時代更需要凝練后的、滿足個性化需求的知識,以降低信息過載帶來的壓力與負擔。知識融合是對知識單元進行分析、重組與重構(gòu)的工作,傳統(tǒng)的知識融合實踐主要從資源角度出發(fā),在資源數(shù)量有限、用戶需求單一的時代這種融合方式較為普遍,然而web2.0時代,用戶自我意識覺醒,用戶生成內(nèi)容(UGC)數(shù)量不斷激增,用戶行為特征逐漸通過各種方式得以表示,傳統(tǒng)以資源為核心的知識融合模型方法不再適用。面對這種情況,本文主要研究了用戶認知和知識融合相關(guān)問題,如用戶認知特征、認知結(jié)構(gòu)、知識融合方法、模式等,在此基礎(chǔ)上提出一種基于用戶認知的知識融合模型,并以網(wǎng)易公開課為例進行實證研究。全文分為五個部分,主要內(nèi)容如下:第一章為緒論,介紹研究背景與研究意義,梳理國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與實踐工作情況,同時說明了本文的研究思路、研究方法與創(chuàng)新之處。第二章為理論基礎(chǔ),重點介紹并分析了本文研究的兩個重要理論:用戶認知理論與知識融合理論。對用戶認知理論探討分析其內(nèi)涵與外延,分析了用戶認知特征、用戶認知圖式、用戶認知結(jié)構(gòu)、認知背景下的用戶信息需求;對于知識融合理論,分析了知識融合的概念、歷史演變、模式、方法、策略,分析其邏輯思想對于掌握知識融合的深刻內(nèi)涵具有重要意義。第三章從理論角度構(gòu)建了基于用戶認知的知識融合模型,從數(shù)據(jù)獲取與采集到信息序化與整合,再到基于聚類分析的自動化融合與知識服務(wù)的全流程,在此基礎(chǔ)上,對每一層次的重點與關(guān)鍵任務(wù)進行梳理與說明,并從技術(shù)、管理和法律三個角度對模型的實施進行保障設(shè)計。第四章為以網(wǎng)易公開課為例的知識融合案例。對基于用戶認知的知識融合模型進行技術(shù)與策略的實現(xiàn),抓取代表性數(shù)據(jù)源,設(shè)計完整的實驗流程,利用基于聚類分析的融合算法構(gòu)建融合結(jié)果的標準數(shù)據(jù)集,并將融合結(jié)果與人工標準集進行比對,以實證分析法證明基于用戶認知的知識融合模型可以很好地解決信息提取、信息篩選、知識融合等問題。第五章為結(jié)語部分,對全文進行總結(jié)并對未來工作做出展望。
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：G252
【圖文】：

圖２．１邋ＫＲＡＦＴ工程項目的結(jié)構(gòu)概念圖逡逑

圖３．１基于用戶認知的知識融合模型逡逑２６逡逑

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本文編號：2721971