检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西安电子科技大学经济与管理学院
出 处:《情报学报》2015年第3期267-278,共12页Journal of the China Society for Scientific and Technical Information
基 金:国家自然科学基金项目“基于知识地图的对等网语义社区及其知识共享研究(71103138)”;中央高校基本科研业务费资助项目“大数据背景下基于用户生成内容的商务智能模型研究(BDY231414)”的研究成果之一
摘 要:P2P文档共享系统是一种分布式资源共享系统,是Web2.0的典型应用。发现P2P文档共享系统中的主题社区是评估P2P文档共享系统的知识性和社会性的有效途径,也是在P2P文档共享系统中进行商业广告投放和网络舆情监控的基础。针对给定主题的P2P社区发现问题,本文给出了一种P2P主题社区发现方法。该方法首先根据给定的社区主题和相关本体知识,获取主题社区的主题概念树;其次抽取节点用户的知识地图中所含的类别信息及其之间的上下位关系,形成节点知识地图的类别概念树;然后通过衡量对等节点知识地图的类别概念树与社区的主题概念树的内容相似度从而识别社区成员。仿真实验表明了该方法的可行性,并且揭示了该方法的部分特征。As a distributed resources sharing system, the P2P document sharing system is a typical application of Web 2.0. The discovery of theme communities which exist in P2P document sharing systems is an effective way to assess the knowledge and social of P2P document sharing system, and is also a basis for commercial advertising and public opinion monitoring in P2P systems. Aim to the problem of given-theme community discovery, the paper presents an approach to find the specific theme P2P community. With the guidance of ontology knowledge, the approach firstly constructs the theme concept tree in terms of the given community theme, and secondly builds the peer's category concept tree by extracting the category information contained in peer's knowledge map. On the basis of the above, the approach calculates the content similarity between the peer's category concept tree of the knowledge map and the theme concept tree of the P2P community. Simulate experiment shows the feasibility of the proposed method, and reveals the characteristics of the method.
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