1 基于虚拟社会网络下集群行为感知介绍 1
1.1 研究基于虚拟社会网络下集群行为感知 1
1.1.1 虚拟社会网络下集群行为感知 1
1.1.2 国内外研究现状 2
1.2 基于虚拟社会网络下集群行为感知研究和方法 4
1.2.1 研究的内容 4
1.2.2 研究方法 10
2 中文搜索引擎的构建 12
2.1 搜索引擎现状 12
2.1.1 搜索引擎发展 12
2.1.2 国内外研究现状 13
2.2 搜索引擎的基本结构 14
2.2.1 搜索引擎组成 14
2.2.2 搜索引擎机制 15
2.2.3 网络信息检索工具的类型 17
2.2.4 搜索引擎的检索功能 18
2.2.5 搜索引擎体系结构 19
2.3 中文分词关键技术 20
2.3.1 中文分词原理 20
2.3.2 中文分词算法 21
2.3.3 自然语言处理 22
2.4 系统架构设计 25
2.4.1 Input组件 26
2.4.2 Filter组件 27
2.4.3 Output组件 28
2.4.4 Util组件 29
2.5 系统实现 30
2.5.1 UI设计 30
2.5.2 系统API 31
2.5.3 聚焦搜索引擎算法 33
2.5.4 代码实现 34
2.6 聚焦搜索系统测试 39
2.6.1 JUnit特性 39
2.6.2 框架组成 40
2.6.3 测试示例 40
2.6.4 中文分词测试 41
2.7 总结及展望 46
2.7.1 本系统总结 46
2.7.2 研究展望 46
3 网络用户集群行为动力学演化 49
3.1 网络用户集群行为动力学演化背景 49
3.1.1 研究的背景及理论意义 49
3.1.2 国内外研究现状 50
3.1.3 本课题研究内容和研究方法 52
3.2 网络用户集群行为动力学演化介绍 54
3.2.1 动力学演化研究方法 54
3.2.2 集群行为 55
3.2.3 复杂性科学与复杂系统理论 56
3.2.4 网络信息的知识发现和数据挖掘 57
3.2.5 复杂网络 57
3.2.6 演化模型 60
3.3 仿真平台与模型介绍 62
3.3.1 仿真平台 62
3.3.2 模型框架 64
3.4 人类行为动力学模型 65
3.4.1 社会网络算法 65
3.4.2 有界自信模型 67
3.4.3 影响因素 69
3.5 动态仿真模型实现 72
3.5.1 网络中的社会影响模型 72
3.5.2 网络中的正负口碑模型 74
3.5.3 有界自信下的连续观点动力学模型 76
3.5.4 社会网络上的新闻传播模型 79
3.5.5 网络上的文化传播模型 81
3.5.6 整体概述 83
3.6 网络用户集群行为仿真总结 84
4 语义网存储系统 85
4.1 语义网存储系统研究目的、意义及发展现状 85
4.2 语义网理论基础 87
4.2.1 语义网介绍 87
4.2.2 本体的定义 91
4.2.3 本体的描述语言 91
4.2.4 本体的存储方法 92
4.2.5 图形数据库 93
4.3 语义网存储系统的概要设计 94
4.3.1 系统基本需求分析 94
4.3.2 系统功能图 95
4.4 语义网存储系统的详细设计 96
4.4.1 OWL本体存储模式设计 96
4.4.2 关系数据库模式与本体间映射实现 97
4.4.3 关系数据库转换图数据库实现 103
4.4.4 系统类图 104
4.5 系统界面展示 108
4.5.1 Web界面展示及使用说明 108
4.5.2 后台管理界面展示及使用说明 110
4.6 应用实例展示 112
4.6.1 基于社会基本邻里关系的发现 112
4.6.2 电影数据库 113
4.7 全章总结及研究展望 116
5 网络用户行为感知 118
5.1 网络用户行为感知导论 118
5.1.1 网络用户行为感知背景及意义 118
5.1.2 网络用户行为感知国内外研究现状 119
5.1.3 研究内容和研究方法 120
5.2 网络用户及网络用户行为 120
5.2.1 网络用户 120
5.2.2 网络用户行为 121
5.3 网络用户行为分析的研究 124
5.3.1 网络用户行为的应用场景 124
5.3.2 网络用户行为需求分析 125
5.3.3 网络用户行为分析的方法 130
5.3.4 行为分析相关理论 132
5.4 用户行为感知系统的实现 136
5.4.1 系统简介 136
5.4.2 系统架构特点 137
5.4.3 数据结构 137
5.4.4 节点 137
5.5 系统相关界面及效果展示 139
5.5.1 系统界面 139
5.5.2 节点状态 140
5.5.3 端口 141
5.5.4 实例1：访问日志处理 141
5.5.5 实例2：静态IP地址的定位 146
5.6 全章总结及研究展望 151
5.6.1 全章总结 151
5.6.2 研究展望 152
6 知识网络可视化呈现 153
6.1 知识网络背景和意义 153
6.1.1 知识网络可视化研究现状 153
6.1.2 国内外知识网络可视化研究现状 155
6.2 相关理论与技术综述 157
6.2.1 DIKW体系及扩展 157
6.2.2 文本可视化 159
6.2.3 数据挖掘技术 161
6.2.4 数据质量 162
6.2.5 文本挖掘 163
6.3 知识网络可视化系统概要设计 166
6.3.1 知识网络可视化系统需求分析 166
6.3.2 系统实现技术数据挖掘 167
6.3.3 知识网络可视化系统功能模块介绍 169
6.4 知识网络可视化系统详细设计 170
6.4.1 知识网络可视化系统架构设计 170
6.4.2 业务流程图 172
6.4.3 信息抽取过程设计与实现 173
6.5 知识网络可视化系统实现 175
6.5.1 知识网络可视化系统UI设计 175
6.5.2 模型构建 178
6.5.3 工作流设计 179
6.6 总结与展望 183
参考文献 184