孔磊[1]2004年在《基于智能体的个性化互联网信息搜集系统》文中研究指明为满足用户对高质量互联网信息的需求,个性化的互联网信息搜集成为了研究的热点。在对互联网信息搜集的原理和方法进行研究的基础上,提出了一种基于智能体(Agent)技术的个性化互联网信息采集模型,该模型综合利用了元搜索引擎、全文搜索引擎和目录式搜索引擎在信息搜集方面各自的优势。模型通过树型目录和智能体建立和维护用户特征描述(User Profile),能够较好地完成个性化信息搜集任务。针对信息采集Agent涉及到的关键技术进行改进和创新:加权VSM(Vector Space Model) 相关性判定算法更精确地量化Web页面与主题的相关程度;主题式Robot爬行算法使得传统的爬行算法更有针对性和可行性;文档选择算法新的实现改善了另一种Web信息搜集方法――元搜索的表现,使它能从众多搜索结果中选出最符合用户需求的文档。给出基于智能体(Agent)的个性化互联网信息搜集系统的实现方案,对该方案的具体实现进行测试分析,数据证明该系统在信息推荐效果、信息查准率、系统可扩展性以及界面友好性等方面的表现令人满意。由于课题的复杂性,元搜索的文档选择算法和用户特征描述需要更高效精确的设计和实现,主题式Robot爬行算法需要精确的数学推导证明其顺着某一页面能够爬行到质量最好的主题页面,并且整个爬行过程随着采集链接层数的增加快速收敛。
王山[2]2018年在《智能技术对政府管理的影响研究》文中研究表明当前,互联网、大数据、人工智能等智能技术已经渗透到人类社会的各个方面。智能技术的产生与发展带来了社会的革新,使人类社会面临着由“非智慧社会”向“智慧社会”的转型。智慧社会的到来,为政府管理提供了新的管理工具和新的行政理念,但也使传统的政府管理方式面临着严峻的挑战。那么,为了适应智慧社会,政府管理应如何转型?本研究试图以此为突破口,在阐释智能技术内涵及其特征的基础上,对智能技术驱动下的政府管理相关问题展开系统研究,以弥补现有研究的不足,并为政府吸纳智能技术推动政府管理创新提供参考依据,具有重要的理论意义和现实意义。作者首先对智能技术进行定义,提出智能技术具有精准化、智能化、互动性、透明性、开放性、泛在性的本质特征,认为智能技术所具备的特性分别从不同的方面对政府管理产生了不同层面的影响。而后,从外部驱动力和内部驱动力两个层面对智能技术影响政府管理的动力机制进行分析,并对政府吸纳智能技术的过程机制进行探索;其次,运用SWOT分析方法探讨了智能技术对政府管理的影响,并提出相关对策建议。最后,通过理论研究和比较研究,提出了基于智能技术的“合作管理”政府管理理论框架,从宏观和微观层面建立合作管理的理论分析框架,并对合作管理主体、组织形式等内容进行探讨,并对智慧社会政府进行合作管理的可行性和必要性进行分析。通过研究,作者得出如下结论:1.对智能技术驱动下的社会革新进行了研究。研究认为人类社会将进入智慧社会,其在经济形态、社会关系和组织结构等方面与农业社会、工业社会、信息社会相比呈现出显着差异,在技术基础、文化伦理、组织决策、权力结构等方面显现出独特的特性。智慧社会改变了政府管理的外部生态,并对政府管理提出新的要求。因而,研究认为智能技术对政府管理的影响遵循着“技术发展-社会革新-政府创新”的逻辑。2.对政府吸纳智能技术的过程机制进行研究,认为政府管理模式经历着由电子政府、移动政府、云政府向智慧政府转型发展的过程,而每一种模式都是政府吸纳智能技术后所创造的“技术产品”。政府创造这些技术产品的过程便是政府对智能技术“输入-转化-输出”的过程。研究发现,在输入阶段,效用感知、风险感知、成本感知是影响政府吸纳智能技术的关键机制:在转化阶段,“技术发起-技术创新-技术应用-技术评估”则成为政府创造技术产品的过程机制:在输出阶段,则呈现出内部扩散与外部扩散两种输出路径。3.对政府管理面临的机遇与挑战进行研究。认为政府管理结构不断优化、管理机制不断规范、管理职能不断完善、管理工具不断创新对政府更好地吸纳智能技术有积极影响,而政府管理的空间日益复杂,管理对象逐渐多样,则加大了智慧社会中政府管理的难度。同时,智能技术的产生为政府管理现代化升级提供了机遇,有助于政府精细化管理,驱动政府科学决策,增强政社间的互动沟通,提高政府公共危机的预防水平,提升政府社会动员能力。但是,智能技术异化和智能技术与政府组织间的文化冲突所带来的挑战也不容忽视。4.对智能技术背景下政府管理的发展方向进行探讨,认为一种与以往不同的政府管理模式开始出现,即基于智能技术,在政府内部部门之间,政府部门与企业、社会公众等之间所形成的协作关系的基础上的合作管理模式。
林蔚[3]2008年在《基于互联网的个性化信息服务优化研究》文中研究表明本文在分析现有个性化服务技术的局限性以及国内外研究现状的基础上,对个性化推荐进行了深入研究。研究了在个性化推荐系统中涉及到的叁大关键技术,即用户兴趣建模(用户描述)、网站资源描述及推荐技术,并对相关技术进行了论述。在用户兴趣建模部分,对web日志挖掘及数据预处理的方法进行了研究。本文着重讨论了个性化信息的交流模式和用户信息行为的需求分析,系统阐述了个性化信息服务在网络环境下的发展。其中,以大量的资料和情报学思想作为文章的理论来源,结合了以往学者对信息服务研究的关键问题,将个性化信息服务与信息学所关心的信息交流、用户信息行为、信息资源管理以及网络环境下个性化信息技术等方面进行研究。对于推荐技术,本文探讨了将基于内容和协同过滤相结合的混合推荐方法,使得推荐不仅能满足用户已有的兴趣还能发现用户新的兴趣。综合以上研究,本文论述了个性化信息服务的结构模型,通过对用户信息的分析与挖掘,根据用户喜好将内容推荐给用户。在分析了以上问题之后,本文对用户的兴趣模型的建立过程和个性化推荐系统做了综合与优化。并将优化后的模型运用到个性化信息服务的信息资源整合中去。
付宏财[4]2006年在《决策的知识管理支持理论方法及支持系统研究》文中认为在信息与知识爆炸的年代,传统信息管理已逐步发展为更高级的知识管理。在这种条件下,企业决策主要是基于知识和信息。开展企业决策的知识管理支持研究主要还基于:知识是有效使用一切资源的基础,知识是企业中最活跃的元素;知识代表企业的竞争力;决策制定过程是知识运作的过程。开展这一研究要达到的目的是:明确企业决策的知识管理支持的过程、方法和机理,阐明决策过程中的知识应用规律和作用原理等,据此建立或完善企业决策的知识管理支持的理论、方法、策略、运作模式和内容体系;并在此基础上,设计一个较为可行的、基于知识管理的、以提高决策者决策知识水平和能力为核心的GDSS原型方案(即KB-GDSS),以推动GDSS的发展。本文在理论研究工作中紧密结合了知识管理和群决策的前沿理论及方法,而且在KB-GDSS的设计中结合了当今GDSS的发展趋势,充分考虑了企业的应用实际。设计的KB-GDSS不仅具有很强的知识处理功能、适合企业的模型支持功能(包括分析、预测、决策和群协商模型等)和基于知识的模型生成功能,还具有较强的解释与理解、人-机交流和以提高决策者决策知识水平和能力为核心的决策训练功能——这是企业GDSS方案的理想选择。最后,对大型冶金企业云南铝业股份有限公司作了“决策的知识管理支持”的系统实证研究,特别对该企业采用KB-GDSS和知识管理支持的模式、方法进行了设计和分析。全文研究的核心内容与综合成果概括为以下叁个方面:(1)系统阐明了企业决策的知识管理支持的体系、框架、内容和原理,并论述了知识工程的应用和局限;群决策过程中的行为、要素、阶段性、环境/方式的分析、设计与控制:战略决策和经理决策的知识管理支持要点;知识管理支持的方法、策略等。这确立了决策的知识管理支持的理论基础;(2)在知识管理支持运作方面,给出了企业决策的知识管理支持系列模式(包括企业知识系统概念模型、方法论模型、战略框架、决策函数模型、内容方法框架、组织结构框架、流程机制和监控模式等),这些模型是一组相互有机联系、逻辑基本完整的综合模型体系,实际已构成企业可操作的知识管理基础模型系统,既有利于企业认识知识管理,也有利于企业开展正确的决策-知识管理支持活动:(3)在上述理论方法和模型/模式研究的基础上,依据系统思想,设计了一个较为完善的基于知识的群决策支持系统KB-GDSS方案。在现有的技术开发条件下,完全可以依据该方案进行GDSS原型的应用开发,不仅可以支持企业的决策,还能提高决策者决策的知识水平和能力。
刘靖媛[5]2009年在《个性搜索引擎中用户兴趣模型研究》文中进行了进一步梳理随着网络资源数量的不断增长,信息更新的不断加快,信息冗余、主题参杂等问题相继出现,人们想高效地搜索到自己想要的信息变得越发困难。在解决这些问题的过程中,提供个性化服务的搜索引擎提高了检索效率,是人们一直在研究的热点。将用户感兴趣的信息反馈给用户,对不同的用户提供不同的服务模式,即个性化服务的信息方式。本文对个性搜索中的建模技术进行研究,并将sprint分类算法和Agent技术结合到一起应用到建模过程当中,提高建模的速度和准确度,使兴趣模型更贴近用户的实际喜好。该模型对用户将要执行的操作行为进行分析,预测其兴趣所在,优化用户的查询语句,最终达到提高人们检索信息的效率的目的。本文给出了兴趣模型的建立过程。首先设计数据结构,要想运用sprint算法构建用户的兴趣模型,必须对构建兴趣模型所需要的数据源信息进行分析学习,根据sprint算法的执行需求,设计出了有特定结构的叁张表,用来存放建模不同阶段所需要的数据。然后,研究基于sprint算法的信息抽取过程。算法如何协助兴趣模型的建立,以及每一步执行是如何对知识库中的数据进行抽取学习,是本文研究的重点内容。最后,建立兴趣模型。对于兴趣模型,本文提出了兴趣模型的建立方法和模型结构。将数据挖掘算法充分应用于建模过程当中,通过用户的链接操作构造兴趣树,从中提取兴趣模型。研究的最终目的是快速建立一个准确的、贴近用户需求的兴趣模型。这种兴趣模型针对不同用户的兴趣取向,提供不同的个性化服务。当用户在面对杂乱繁多的网络资源而不知所措时,帮助用户高效精准的找到自己想到的信息。
沈丽宁[6]2004年在《个性化信息资源组织与服务》文中提出随着人类社会的发展、新技术的应用，信息的地位作用日益重要，它与能源、材料一起已被视为现代社会发展的叁大支柱。由于World Wide Web信息的迅速膨胀和发展，越来越多的信息如潮水般涌到网上，使因特网成为一个信息资源种类繁多、覆盖面广泛的巨大信息资源库。这给人们的信息利用提供了巨大的便利，但同时用户对信息的需求也日益专门化且显不确定性状态，再加上当前数字化资源大包容组织方式，结果造成目前大多数信息用户对服务结果不满意。基于这一情况，本论文在分析当前信息组织与服务发展趋势的基础上，结合相关IT技术，提出了开展个性化信息资源组织与服务问题，并重点探讨了个性化信息资源服务业务开展问题。 论文共分五个主要部分进行论述。 第一部分介绍了个性化信息资源组织与服务的形成、定义及特征，接着提出了实现个性化信息资源组织与服务的具体要求条件、实践原则及开展依据。 第二部分首先介绍了个性化信息资源组织的原则，然后分析了个性化信息资源组织的过程，最后提出了个性化信息资源组织方法。 第叁部分探讨了个性化信息资源服务系统设计问题，内容涵盖系统设计目标、总体技术要求、体系结构，还介绍了个性化信息服务系统的特点和五种关键技术。 第四部分重点阐述了个性化信息资源服务的业务推进，包括个性化信息推送服务、个性化信息定制服务、个性化信息检索、在线咨询服务及客户信息资源管理与服务。在针对每一种业务的基本内涵进行论述的基础上，探讨了每一服务的业务流程，同时还应用案例进一步说明。 第五部分分析了个性化信息资源组织与服务中的几个现实问题，主要包括安全问题、隐私保护问题和版权问题。并在此基础上，提出了各自的解决对策。 本论文共计57，019字，其中包括16幅图。
王涛[7]2007年在《基于移动智能体的网络信息检索机制研究》文中研究说明随着网络技术的快速发展,传统的网络信息检索技术的缺点明显地暴露出来。如何解决网络信息检索技术存在的问题被提上了日程。本文分析了传统的网络信息检索技术的特点、分类、体系结构及其关键技术等,指出了其存在的不足。概要介绍了分布式人工智能领域的移动智能体技术的基本理论及其技术优势。在此基础上,提出了一种解决传统网络信息检索技术缺陷的新思想——将移动智能体技术引入网络信息检索领域中,构建基于移动智能体的网络信息检索系统。论文在构建了基于移动智能体的网络信息检索系统的系统模型后,对其运行机制进行了详细的阐述,并给出一个基于Aglet平台上的开发实例。对于系统中的几个非常关键的技术,本文也给出了详细的介绍。论文的最后给出了对本文研究成果的简单总结,并对下一步的研究工作进行了展望。
何晓林[8]2007年在《基于用户兴趣学习的个性化信息服务模型研究》文中研究指明个性化信息服务是能够满足用户个体信息需求的一种服务,根据用户提出的明确要求提供信息服务,或通过对用户个性和使用习惯的分析而主动地向用户提供其可能需要的信息服务。它包括个性化信息搜索服务、个性化信息推荐服务和个性化信息代理服务等。个性化信息服务有助于用户快速准确获取所需要的信息,为用户提供便利,它的最关键部分在于用户兴趣模型的建立。本文正是在这一基础上,首先围绕建立用户兴趣模型的关键技术进行研究,这些技术包括Web挖掘、用户行为挖掘、机器学习以及Agent技术等。然后本文探讨了用户兴趣模型的生成与更新算法,包括页面的分词、特征提取、用户兴趣权重的计算,用户兴趣学习等等;获取用户兴趣所采用的方法是:针对用户所浏览的Web页面,分析这些页面与用户兴趣的相关度:若是已有兴趣则对其权重进行加成,否则根据其权重与保留权重的大小关系决定是否进入用户兴趣词集。再者研究了基于用户兴趣模型的应用:个性化信息过滤与信息推送。最后提出了基于用户兴趣学习的个性化信息服务系统的体系结构,对各部分功能和工作流程进行了设计研究,其中结合Web页面内容学习,围绕相似度计算对用户兴趣模型的建立和应用进行试验。
曾庆群[9]2010年在《移动商务决策行为及其价值形成研究》文中研究说明无线网络传输随着技术的成熟逐渐在社会生产生活中普及,其对未来的影响将是深远和不能忽视的。无线技术应用使的交易行为可以超越任何空间、时间的限制,随时随地进行,传统商业模式也必将受到其影响而面临挑战。本文结合这些变化趋势、挑战,以移动商务环境下行为变化规律为主线,对此进行深入研究。首先,移动商务接受决策行为研究。任何新技术出现后,无论消费者还是企业首先要清楚的是新技术条件下决策行为的变化是什么。移动商务技术已经成熟但要在社会活动中得到广泛接受还存在一定困难,因此有必要分析找出影响移动商务接受决策行为变化的具体因素及其影响方式,以促进移动商务的发展。本文设计了影响移动商务接受度的调查问卷,通过主成份分析方法对其影响因素进行特征分析。研究表明,在众多移动商务影响因素中,消费者实际最为关心的是效用、对身体健康影响等五个方面,应主要从这些方面重点开展移动商务推广活动。其次,实时交易行为研究。移动商务因为其信息获取的实时便利性,决策者在进行决策时所需信息几近于可随时获得,这与以往的决策活动之前需要专门的情报活动阶段有所不同。为此,我们分析了移动商务所带来的决策实时性与交互性问题。我们结合Simon的经典决策理论模型分析了这一过程,建立了移动商务环境下交易决策模型并以移动商务环境下的购买与竞价行为为例进行博弈分析。再次,合作竞争行为研究。在价值链研究中,我们基于博弈方法研究了移动运营商角色选择的不确定性问题。不确定因素可划分为叁个层次：企业内部因素,市场环境等外部因素,以及与价值链上与其他企业之间关系的不确定性。以此为基础,提出了基于定性变化过程的博弈均衡求解模型,并通过定性模拟方法使用Visual Studio2005对此进行编程模拟。研究结果给出了各种不同条件下博弈问题可能达到的均衡。接着,价值形成机制研究。在考察了移动商务内外部因素及参与者角色确定问题后,本文从价值链角度,将移动商务全部活动过程纳入到价值链体系中,将参与企业的价值获得过程看作一系列移动商务价值创造构成,创造性地建立了表明资金流和信息流在价值链中流动规律的多智能体模型,并基于AnyLogic进行了模拟实现和运行。研究表明,移动商务活动尚处于初始发展阶段,数据服务提供商和接入服务提供商的收益都处于快速上升增长时期。同时,价值分配和增长比率是不同的,内容服务提供商后期增速明显高于接入服务提供商,表明未来几年将是移动商务各种内容服务大发展时期,移动商务发展将迎来内容服务时代。最后,本文结合深圳市东方嘉盛供应链股份有限公司实际,分析研究了移动商务环境下物流企业决策主要问题与特点,在公司原有基础上设计信息系统的建设及升级方案,指出公司信息系统建设的原则,给出了软件平台建设的基本指导思路,并做了初步的网络拓扑方案设计。
孙丹[10]2012年在《基于用户信息行为的个性化知识服务研究》文中进行了进一步梳理当今世界是个性化的世界,当今的时代也是个性化的时代,人们的知识需求也是更加个性化。随着信息技术的高速发展,在因特网的覆盖下,人们获取知识信息资源则更加容易。但是知识信息五花八门,杂乱无章,用户往往要花费大量的时间去甄别和筛选,从而增加了人们利用信息的困难。这样就大大浪费了用户的时间,同时也降低了效率。个性化知识服务应运而生,要推行个性化知识服务,就必须要了解用户的信息行为需求。本文对用户的个性化知识服务的需求进行了分析,同时重点针对网络用户的信息行为进行分析,在其基础上对个性化知识服务的模式进行研究,并模仿图书馆的个性化知识服务,提出基于用户信息行为的个性化知识服务模式。笔者将文章分为了六个部分,第一部分阐述了论文研究的方法,意义和创新点。并对国内外的研究现状进行了归纳总结,作出了分析。第二部分介绍了相关理论基础,包括用户信息行为的含义,个性化知识服务产生的背景,概念及特征等。第叁部分分析了用户个性化知识服务的需求,由浅入深。揭示了影响需求的因素,包括环境因素,组织因素,个人因素。根据不同类型的用户,分别探讨了其规律和特点。第四部分专门针对网络用户信息行为进行研究,从网络用户信息行为的构成要素,类型,特点,影响因素到环境一一做了剖析。第五部分介绍了几种个性化知识服务的模式。主要包括个性化信息推送服务模式,个性化信息推荐服务等。第六部分主要是对本文的工作进行了总结。文章的主要研究方法有文献研究法,文献分析法,调查研究法研究方法。文章的创新点在于将个性化服务的概念引入到知识服务当中。总结了个性化知识服务的概念,含义,特征和服务模式。针对用户信息行为,对用户个性化知识服务需求作出了分析,首先找出影响用户个性化知识服务需求的因素和用户的需求规律特点。其次分别探讨了个人用户,企业用户,政府部门用户的信息行为特点。最后提出基于用户信息行为的个性化知识服务模式。
参考文献：
[1]. 基于智能体的个性化互联网信息搜集系统[D]. 孔磊. 华中科技大学. 2004
[2]. 智能技术对政府管理的影响研究[D]. 王山. 中国农业大学. 2018
[3]. 基于互联网的个性化信息服务优化研究[D]. 林蔚. 吉林大学. 2008
[4]. 决策的知识管理支持理论方法及支持系统研究[D]. 付宏财. 昆明理工大学. 2006
[5]. 个性搜索引擎中用户兴趣模型研究[D]. 刘靖媛. 哈尔滨工程大学. 2009
[6]. 个性化信息资源组织与服务[D]. 沈丽宁. 武汉大学. 2004
[7]. 基于移动智能体的网络信息检索机制研究[D]. 王涛. 吉林大学. 2007
[8]. 基于用户兴趣学习的个性化信息服务模型研究[D]. 何晓林. 北京交通大学. 2007
[9]. 移动商务决策行为及其价值形成研究[D]. 曾庆群. 华中科技大学. 2010
[10]. 基于用户信息行为的个性化知识服务研究[D]. 孙丹. 华中师范大学. 2012
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