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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