免费论文：面向知识主题的网格层次社区模型和资源导航

随着全球知识经济的蓬勃发展，知识资源对组织和个人发展的价值日益彰显出来，跨组织协作，特别是知识协作，成为组织创新的重要源泉。资源共享是协作的基础，基于网格环境构建大规模资源共享平台，提供高效、个性化知识服务已成为e-science和e-business领域应用的迫切需求。知识用户常表现出明显的兴趣偏好，以不干扰和增加用户负担的方式，组建隐性、分布的网格知识社区是满足上述需求的有效途径。本文以“面向知识主题的网格层次社区模型和资源导航”为题，重点研究二个问题：一是网格知识社区的建模与组织；二是社区资源的关联和导航。具体研究成果包括：(1) 结合网格知识资源特点和共享约束，给出了网格资源描述资料的关键短语抽取方案。该方案引入了短语的分布加权指标和短语间包含关系的处理机制。(2) 为识别网格资源包含的知识主题，构建了资源－关键短语超图模型。通过超图划分对关键短语进行模糊聚类，并将聚类结果映射为知识主题。在超图划分模型中，我们重点提出来了三点改进：一是为超图划分的目标函数引入割边顶点的数量分布和权值分布信息，设计了与之相应的顶点移动增益计算方法；二是提出了种子超边方法，用于初始k-way划分和划分子集切割；三是引入了模糊分隔线的概念，以支持模糊聚类。(3) 基于知识主题间的组合关系，创建网格层次社区模型。采用跳表数据结构组织层次社区覆盖网络，讨论了节点兴趣变更情况下的社区维护机制。(4) 针对传统向量空间模型的不足，提出了多粒度组合维度模型，用以表达网格资源和查询请求，并完成二者间的相关性计算。在此基础上，提出了基于维度关联的资源导航服务机制，包括：查询扩词方案和分散模式的社区资源定位方法。(5) 以e-science领域的中国知识网络数字平台为例，对面向主题的网格层次社区模型的应用模式和计算模式进行了分析与展望。

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