知識系統(tǒng)和電子商務中的網(wǎng)絡理論與應用研究

內(nèi)容概要

知識管理和電子商務的研究都具有高度復雜性和跨學科性的特點，兼有自然科學與人文科學兩種屬性。由于知識的高度抽象性。知識的擁有者和知識的載體之間有著錯綜復雜的聯(lián)系，構成了各種類型的知識系統(tǒng)。知識系統(tǒng)是一種以網(wǎng)絡的結(jié)構形式存在的復雜自適應系統(tǒng)。電子商務系統(tǒng)中用戶和產(chǎn)品之間的選擇關系也可以用網(wǎng)絡對其進行描述，進而對電子商務中的個性化推薦算法進行深入研究。復雜網(wǎng)絡作為一種新興的對復雜系統(tǒng)進行定量描述的工具，可以對復雜自適應系統(tǒng)進行建模和分析。本書從系統(tǒng)結(jié)構與系統(tǒng)功能的角度，對復雜網(wǎng)絡理論中的演化機制及若干動力學行為進行了理論研究，并利用復雜網(wǎng)絡對一特定的知識系統(tǒng)進行了實證研究，對這一系統(tǒng)中的知識進行表示、分類以及聚類等分析，分別對宏觀層次的整體學科發(fā)展趨勢、中觀層次的學科代碼調(diào)整和微觀層次的學科領域知識的發(fā)展進行了分析。在個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)絡的個性化推薦算法。

書籍目錄

總序
前言
第一章 緒論
 1.1 問題的研究背景和意義
 1.2 知識網(wǎng)絡研究綜述
 1.3 個性化推薦系統(tǒng)的研究進展
 1.4 復雜網(wǎng)絡研究綜述
 1.5 本書的主要工作
第二章 復雜網(wǎng)絡的演化模型研究
 2.1 多步連接的無尺度網(wǎng)絡增長模型
 2.2 正負匹配度可調(diào)的增長無尺度網(wǎng)絡模型
 2.3 自學習雙向選擇加權網(wǎng)絡演化模型
 2.4 帶有平均距離和平均度約束的無尺度網(wǎng)絡演化模型
 2.5 有向網(wǎng)絡中出度與入度之間的關系
第三章 復雜網(wǎng)絡的動力學優(yōu)化
 3.1 優(yōu)化無尺度網(wǎng)絡的魯棒性
 3.2 優(yōu)化無尺度網(wǎng)絡同步能力
 3.3 網(wǎng)絡拓撲量與同步能力的關系
 3.4 無尺度網(wǎng)絡上的定向傳播行為研究
 3.5 二維格子上的意見傳播
第四章 復雜網(wǎng)絡在某知識網(wǎng)絡系統(tǒng)中的應用
 4.1 項目文本關聯(lián)網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構分析
 4.2 項目文本關聯(lián)網(wǎng)絡的加權網(wǎng)絡分析
 4.3 項目關聯(lián)網(wǎng)絡的宏觀知識挖掘
 4.4 基于加權網(wǎng)絡的一種中文文本聚類算法
 4.5 基于公共鄰居的快速網(wǎng)絡聚類算法
 4.6 領域知識的中觀層次分析
 4.7 類模型網(wǎng)絡關聯(lián)分析
第五章 個性化推薦中用戶喜好的影響
 5.1 引言
 5.2 基于物質(zhì)擴散的個性化推薦
 5.3 考慮用戶喜好影響的改進算法
 5.4 數(shù)值模擬結(jié)構
 5.5 小結(jié)
第六章 二部分網(wǎng)絡關于個性化推薦的高階相關性的影響
 6.1 引言
 6.2 問題刻畫和表現(xiàn)指標
 6.3 基于擴散過程的改進協(xié)同過濾算法
 6.4 MCF算法的數(shù)值結(jié)果
 6.5 改進的算法
 6.6 結(jié)論
第七章 基于熱傳導的改進協(xié)同過濾算法
 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
附錄1 作者科研工作簡歷
附錄2 研究成果及發(fā)表的論文
致謝
作者簡介

圖書封面

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