上篇 集成传统知识组织资源，构造数字图书馆的知识组织系统第一章 引言 3
1.1 网络知识组织：数字图书馆的历史使命 3
1.2 数字图书馆的知识组织系统 7
1.3 本书的内容和章节结构 8
第二章 图书馆中的知识组织工具 10
2.1 传统知识组织工具 10
2.2 主题标引和语义元数据 15
2.3 传统知识组织工具的不足 16
2.4 本章小结 18
第三章 数字图书馆知识组织模型 19
3.1 知识组织模型的构造 19
3.2 DLKOM的形式化定义 21
3.3 DLKOM中概念的操作 25
3.4 基于DLKOM的服务机制 28
3.5 与关键词检索的比较与讨论 34
3.6 本章小结 40
第四章 基于传统知识组织资源构建本体 42
4.1 书目本体的构建 43
4.2 概念浏览和语义检索 48
4.3 利用本体加强搜索引擎 51
4.4 KVision原型系统的实现 52
4.5 本章小结 54
第五章 DLKOS支持下的服务 55
5.1 数字图书馆中的概念检索机制 55
5.2 企业知识管理 65
5.3 本章小结 72
第六章 网络知识组织系统 74
6.1 NKOS的类型和表示 75
6.2 SKOS介绍 77
6.3 NKOS的互操作 82
6.4 相关的标准与规范 85
6.5 NKOS的生成和维护 86
6.6 NKOS的应用 87
6.7 本章小结 89
参考文献 91
中篇 词表的自动丰富机制研究 97
第七章 中国分类主题词表的自动丰富 97
7.1 引言 97
7.2 关键词提取 98
7.3 专指词度量和新词定位 101
7.4 实验及结果分析 103
7.5 相关研究比较 107
7.6 本章小结 108
第八章 ADL地理特征词表的自动丰富 110
8.1 引言 110
8.2 研究背景 111
8.3 算法设计 112
8.4 实验及分析 119
8.5 结论和展望 123
参考文献 125
下篇 图书分类法自动分类研究 129
第九章 图书分类法自动分类 129
9.1 研究内容 129
9.2 相关研究综述 134
9.3 文本分类简介 138
9.4 本章小结 143
第十章 数据分析 144
10.1 数据集介绍 144
10.2 MARC字段的抽取 145
10.3 对DDC的分析 148
10.4 数据分布 151
10.5 本章小结 154
第十一章 实验环境的优化 155
11.1 文本规范化 155
11.2 索引策略 155
11.3 特征词汇空间 156
11.4 训练集和测试集的划分 157
11.5 文本自动分类算法 158
11.6 参数调整 159
11.7 基于深度的评测方法 159
11.8 对比实验 160
11.9 本章小结 167
第十二章 分类法结构的改造 168
12.1 平面分类和DDC类号的缩减 168
12.2 等级分类 172
12.3 交互分类和DDC的重构 178
12.4 本章小结 189
第十三章 讨论和展望 191
13.1 讨论 191
13.2 未来研究方向 192
参考文献 195
附录一 原始类树中的类分布 198
附录二 改造后的类树中的类分布 199
附录三 交互DDC自动分类系统 200