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题目：
雅宝题库答案：
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雅宝题库解析：
随着信息通信技术的不断发展，不受地域和时差限制的虚拟社区已经逐渐成为个人和组织进行知识共享和知识创新的重要平台。虚拟社区为知识共享提供了平等自由的交流环境和丰富多样的交流手段，帮助人们从有经验、有技术的人那里共享到知识。然而，目前许多虚拟社区中的知识共享并没有达到期望水平，究其原因是社区中的用户难以找到相关的知识和难以找到相关的协作者，而这反过来又会使用户的互动减少，阻碍虚拟社区的发展。针对以上题目，本文对可以帮助虚拟社区中支持知识共享的知识地图构建技术，热点主题识别技术，子社区挖掘算法和专家发现算法等方面进行了研究，主要研究内容概括如下。1. 虚拟社区中知识地图的构建 为了对虚拟社区中的显性知识进行有效地组织，本部分首先改进了自组织映射神经网络算法，提出了层级长大单元结构算法，并在此基础上，提出了虚拟社区中知识地图的构建算法。该知识地图构建算法对社区中的显性知识聚类，确定出知识所属的类别以及类别之间的层级关系，并将每一类的主题以标签的形式表示出来。所构造出的层级式的知识地图反映了虚拟社区中的知识结构，方便用户对知识的浏览和学习。2. 虚拟社区中热点主题的识别与分析 热点主题由于得到了社区用户的广泛关注，因而会呈现出信息量急剧上升的状态，即呈现出很强的活跃性。本部分采用隐马尔可夫模型对社区中主题的活跃性建模，识别出在一段时间内活跃性强的主题，将其作为社区中的热点主题。在活跃性建模的基础上，使用时间序列聚类算法对不同的主题活跃度演化模式进行了分析。3. 虚拟社区中社区发现算法的研究 在经典的Latent Dirichlet Allocation模型的基础上，提出了社区-用户-主题模型，该模型综合利用了用户间合作关系和用户间讨论内容的信息来发现虚拟社区中的子社区。使用该社区发现算法不仅可以从虚拟社区中提取出隐含的子社区，还可以得到以主题表示的子社区成员的共同兴趣。在社区-用户-主题模型的基础上，构建了社区用户的专业知识模型和社会模型。4. 虚拟社区中专家发现和协作者推荐算法的研究 考虑到虚拟社区的社会性，提出了结合候选专家的知识关联度和社会关联度的专家发现算法。给定用户的查询请求，通过候选专家的专业知识模型与查询请求的匹配度来计算知识关联度，利用社会网络图来计算候选专家与请求用户的社会关联度，从而找到那些既掌握相关知识又与请求用户相熟悉的专家。协作者推荐算法利用用户的专业知识模型计算用户间的兴趣相似度，将与目标用户兴趣相似的用户作为协作者推荐给目标用户。 在以上研究的基础上，本文以应急管理为应用背景，在分析了应急管理知识和应急管理虚拟社区的特征的基础上，设计了一个面向突发事件应急管理的虚拟社区，促进应急管理决策者、其他相关工作人员、应急管理领域的研究者和普通公众之间的知识共享，提高应急管理的水平。 |
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发表于 2024-2-4 17:17:57
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