知識(shí)系統(tǒng)和電子商務(wù)中的網(wǎng)絡(luò)理論與應(yīng)用研究

內(nèi)容概要

知識(shí)管理和電子商務(wù)的研究都具有高度復(fù)雜性和跨學(xué)科性的特點(diǎn)，兼有自然科學(xué)與人文科學(xué)兩種屬性。由于知識(shí)的高度抽象性。知識(shí)的擁有者和知識(shí)的載體之間有著錯(cuò)綜復(fù)雜的聯(lián)系，構(gòu)成了各種類型的知識(shí)系統(tǒng)。知識(shí)系統(tǒng)是一種以網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)形式存在的復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)。電子商務(wù)系統(tǒng)中用戶和產(chǎn)品之間的選擇關(guān)系也可以用網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行描述，進(jìn)而對(duì)電子商務(wù)中的個(gè)性化推薦算法進(jìn)行深入研究。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)作為一種新興的對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行定量描述的工具，可以對(duì)復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)進(jìn)行建模和分析。本書從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)功能的角度，對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論中的演化機(jī)制及若干動(dòng)力學(xué)行為進(jìn)行了理論研究，并利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對(duì)一特定的知識(shí)系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)證研究，對(duì)這一系統(tǒng)中的知識(shí)進(jìn)行表示、分類以及聚類等分析，分別對(duì)宏觀層次的整體學(xué)科發(fā)展趨勢(shì)、中觀層次的學(xué)科代碼調(diào)整和微觀層次的學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)的發(fā)展進(jìn)行了分析。在個(gè)性化推薦算法研究方面，本書建立了基于用戶一產(chǎn)品二部分網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化推薦算法。

書籍目錄

總序
前言
第一章 緒論
 1.1 問(wèn)題的研究背景和意義
 1.2 知識(shí)網(wǎng)絡(luò)研究綜述
 1.3 個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究進(jìn)展
 1.4 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究綜述
 1.5 本書的主要工作
第二章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的演化模型研究
 2.1 多步連接的無(wú)尺度網(wǎng)絡(luò)增長(zhǎng)模型
 2.2 正負(fù)匹配度可調(diào)的增長(zhǎng)無(wú)尺度網(wǎng)絡(luò)模型
 2.3 自學(xué)習(xí)雙向選擇加權(quán)網(wǎng)絡(luò)演化模型
 2.4 帶有平均距離和平均度約束的無(wú)尺度網(wǎng)絡(luò)演化模型
 2.5 有向網(wǎng)絡(luò)中出度與入度之間的關(guān)系
第三章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)優(yōu)化
 3.1 優(yōu)化無(wú)尺度網(wǎng)絡(luò)的魯棒性
 3.2 優(yōu)化無(wú)尺度網(wǎng)絡(luò)同步能力
 3.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淞颗c同步能力的關(guān)系
 3.4 無(wú)尺度網(wǎng)絡(luò)上的定向傳播行為研究
 3.5 二維格子上的意見(jiàn)傳播
第四章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在某知識(shí)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的應(yīng)用
 4.1 項(xiàng)目文本關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析
 4.2 項(xiàng)目文本關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)分析
 4.3 項(xiàng)目關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的宏觀知識(shí)挖掘
 4.4 基于加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的一種中文文本聚類算法
 4.5 基于公共鄰居的快速網(wǎng)絡(luò)聚類算法
 4.6 領(lǐng)域知識(shí)的中觀層次分析
 4.7 類模型網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)分析
第五章 個(gè)性化推薦中用戶喜好的影響
 5.1 引言
 5.2 基于物質(zhì)擴(kuò)散的個(gè)性化推薦
 5.3 考慮用戶喜好影響的改進(jìn)算法
 5.4 數(shù)值模擬結(jié)構(gòu)
 5.5 小結(jié)
第六章 二部分網(wǎng)絡(luò)關(guān)于個(gè)性化推薦的高階相關(guān)性的影響
 6.1 引言
 6.2 問(wèn)題刻畫和表現(xiàn)指標(biāo)
 6.3 基于擴(kuò)散過(guò)程的改進(jìn)協(xié)同過(guò)濾算法
 6.4 MCF算法的數(shù)值結(jié)果
 6.5 改進(jìn)的算法
 6.6 結(jié)論
第七章 基于熱傳導(dǎo)的改進(jìn)協(xié)同過(guò)濾算法
 7.1 算法介紹
 7.2 數(shù)值結(jié)果
 7.3 修正的算法
 7.4 結(jié)論
第八章 總結(jié)與展望
 8.1 總結(jié)
 8.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 作者科研工作簡(jiǎn)歷
附錄2 研究成果及發(fā)表的論文
致謝
作者簡(jiǎn)介

圖書封面

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