有哪些信誉好的足球投注网站- 1、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。。
- 2、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
利用大数据提升数字图书馆知识发现效率的创新模式与策略
目录
一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.1.1数字图书馆发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.1.2知识发现的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.1.3大数据技术的应用价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.2.1大数据在图书馆领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.2.2知识发现技术研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
1.2.3现有研究的不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
1.3.1主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
1.3.2研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
1.3.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
二、大数据驱动的数字图书馆知识发现理论基础．．．．．．．．．．．．．．．22
2.1大数据基本特征与关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.1.1大数据的定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.1.2大数据的核心特征（4V）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
2.1.3大数据相关技术架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.2知识发现的基本概念与流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
2.2.1知识发现的定义与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.2.2知识发现的一般流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.2.3知识发现的主要任务．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2.3数字图书馆知识发现面临的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.3.1数据资源复杂性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2.3.2知识表示与建模困难．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2.3.3用户需求多样性与动态性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
三、基于大数据的数字图书馆知识发现模型构建．．．．．．．．．．．．．．．42
3.1知识发现模型总体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
3.1.1数据采集与预处理模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
3.1.2知识表示与建模模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
3.1.3知识发现与分析模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
3.1.4结果呈现与交互模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
3.2数据采集与预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
3.2.1多源数据采集策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
3.2.2数据清洗与集成方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
3.2.3数据质量控制与标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
3.3知识表示与建模方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
3.3.1本体论与语义网技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
3.3.2图数据库技术应用．．．．．．．．．
文档评论（0）