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第1章 绪论1

1.1 问题的引出1

1.2 信息与指控信息3

1.2.1 信息的定义3

1.2.2 指控信息概念4

1.2.3 指控信息概念模型6

1.3 信息精准服务的概念与内涵12

1.3.1 信息服务的概念12

1.3.2 信息精准服务的概念13

1.3.3 信息精准服务的内涵13

1.4 指控信息精准服务的概念和基本原理14

1.4.1 指控信息精准服务的概念14

1.4.2 指控信息精准服务的基本模式16

1.4.3 指控信息精准服务的体系架构19

1.4.4 指控信息精准服务的部署架构22

1.4.5 信息精准服务的常见方法24

1.5 信息精准服务的关键技术28

第2章 面向指控信息服务的需求模型30

2.1 概念内涵30

2.1.1 信息需求和信息需求模型30

2.1.2 用户任务和指控信息需求32

2.2 指控信息需求模型36

2.2.1 描述模型36

2.2.2 触发事件模型47

2.2.3 事信映射知识模型49

2.3 模板驱动的指控信息需求生成方法50

2.3.1 方法概述50

2.3.2 事信映射知识准备51

2.3.3 需求生成功能实现58

2.3.4 用户事务感知59

2.3.5 需求动态生成及发布62

2.3.6 应用案例64

2.4 基于规则的指控信息需求生成方法69

2.4.1 事信映射规则的挖掘69

2.4.2 事信映射规则的运用70

2.5 小结70

参考文献71

第3章 指控信息价值链72

3.1 熵与信息的发展与融合72

3.1.1 信息熵的源起72

3.1.2 香农与信息熵73

3.1.3 信息负熵理论73

3.1.4 信息与熵的融合74

3.2 信息价值及价值链的发展75

3.2.1 信息价值的产生与实现75

3.2.2 价值链的发展79

3.3 指控信息价值的测度和关联关系模型83

3.3.1 指控信息价值的测度83

3.3.2 指控信息关联关系的分类及描述88

3.4 指控信息价值的演化和价值链条的形成89

3.4.1 指控信息价值演化的影响因素分析89

3.4.2 指控信息的价值演化的过程和特性95

3.4.3 指控信息价值链的形成97

3.5 小结100

参考文献101

第4章 指控信息按需搜索方法104

4.1 栅格网对信息搜索服务的需求分析104

4.1.1 信息搜索服务的需求分析104

4.1.2 信息搜索服务的研究现状107

4.2 按需信息搜索服务的需求模型111

4.2.1 需求模型的概念112

4.2.2 需求模型构建方法113

4.2.3 需求模型质量评估115

4.3 指控信息搜索服务的关键技术115

4.3.1 指控信息搜索服务的索引技术116

4.3.2 指控信息搜索服务的搜索模型121

4.4 指控信息按需搜索方法128

4.4.1 基于规则的指控信息搜索方法129

4.4.2 基于主成分分析和逻辑回归规则的信息搜索方法132

4.4.3 基于主动学习的指控信息搜索方法135

4.4.4 指控信息搜索结果的评价137

4.5 小结140

参考文献140

第5章 信息特征捕获方法143

5.1 概述143

5.1.1 信息特征捕获的概念143

5.1.2 特征捕获框架设计144

5.2 指控信息内容特征捕获方法146

5.2.1 文本信息特征捕获方法146

5.2.2 图像信息特征捕获方法150

5.2.3 视频信息特征捕获方法150

5.2.4 音频信息特征捕获方法151

5.3 指控信息用户特征捕获方法151

5.3.1 用户基础信息特征捕获151

5.3.2 用户行为信息特征捕获151

5.3.3 用户偏好信息特征捕获164

5.4 特征捕获案例应用170

5.5 小结174

参考文献174

第6章 信息链路预测技术175

6.1 概述175

6.2 个性化指控信息精准利用过程中的要素描述方法177

6.2.1 要素以及要素之间关系的分析177

6.2.2 用户信息关系图178

6.3 基于相似性的链路预测技术183

6.3.1 基于节点特征相似性的链路预测方法183

6.3.2 基于邻居相似性的链路预测方法184

6.3.3 基于用户子图相似性的链路预测方法185

6.4 基于图核思想的链路预测技术190

6.4.1 理论基础191

6.4.2 基于图核思想的链路预测算法193

6.5 多重链路属性下的链路预测技术199

6.5.1 正、负链路属性下的链路预测方法199

6.5.2 权重链路属性下的链路预测方法201

6.6 链路预测在个性化指控信息精准利用中的应用206

6.6.1 基于用户偏好相似的个性化军事信息推荐208

6.6.2 基于信息价值关联的军事信息推荐209

6.6.3 “冷启动”问题211

6.7 小结212

参考文献213

第7章 指控信息推荐方法215

7.1 研究背景215

7.2 基于混合推荐算法和隐马尔可夫模型的指控信息推荐方法216

7.2.1 问题描述216

7.2.2 相关工作分析218

7.2.3 基于受欢迎度和互信息熵理论的信息推荐方法研究218

7.2.4 实验及性能分析225

7.3 基于时间动态建模的信息推荐方法研究228

7.3.1 问题描述228

7.3.2 相关工作分析230

7.3.3 用户兴趣相似簇判定231

7.3.4 基于用户兴趣相似簇－用户－信息三元组的军事信息推荐方法232

7.3.5 实验及性能分析237

7.4 小结241

参考文献242

第8章 指控信息利用方法245

8.1 研究背景245

8.2 相关工作分析246

8.3 流程预约系统结构247

8.3.1 流程预约实现框架247

8.3.2 流程预约组件248

8.4 流程预约方法251

8.4.1 抽象流程预约251

8.4.2 具体流程预约252

8.5 军事信息利用方式在防空信息利用中的应用研究255

8.5.1 背景介绍255

8.5.2 系统应用257

8.6 小结265

参考文献266

第9章 指控信息精准服务质量评估方法268

9.1 信息推荐与服务质量评估相关研究268

9.1.1 信息检索质量评估268

9.1.2 信息推荐服务性能评估272

9.1.3 评估测试集273

9.2 信息精准服务质量评估指标体系研究274

9.2.1 信息精准服务质量的影响因素274

9.2.2 信息精准服务的评估内容275

9.2.3 信息精准服务的指标体系278

9.3 信息精准服务质量评估方法与模型282

9.3.1 信息精准服务质量评估过程282

9.3.2 信息精准服务质量评估指标计算284

参考文献294