簡介
本書共分為11章。第1章為制約人類利用知識的瓶頸。第2章為知識發現的機理研究；第3章為文獻標引與檢索的進展等內容。目錄
第1章制約人類利用知識的瓶頸1.1知識標引的國內外研究現狀
1.2知識標引成為知識管理的瓶頸
1.2.1文本標引技術
1.2.2中文文本信息的特點
1.2.3中文理解的困難
1.2.4漢語文獻的自動標引研究回顧
1.2.5主題標引的進展
1.2.6自動文摘的進展
1.2.7知識標引成為知識管理的瓶頸
1.3信息科學向內容處理深入
1.3.1概念檢索的特點
1.3.2內容檢索的特點
1.3.3基於內容的檢索方法
1.4知識組織方法的創新
第2章知識發現的新理論
2.1知識的基本概念
2.2知識的信息單元
2.3元知識概念
2.4知識的表示模式
2.4.1知識原子
2.4.2知識因子
2.4.3知識因子的一元運算
2.4.4知識項
2.4.5知識表達式
2.4.6知識表達式的BNF表示
2.5知識映射的模式識別
2.5.1映射的黑箱式與明晰式
2.5.2狹義的模式識別
2.5.3特徵決定模式的表達形式
2.6非數值特徵模式分類
2.7數據挖掘與知識發現
2.7.1數據挖掘模式
2.7.2數據挖掘與機器學習的區別
2.7.3數據挖掘與資料庫查詢的不同
2.7.4資料庫中的知識發現的概念
2.7.5文本中的知識挖掘
2.7.6國內KDD的研究熱點
2.8粗糙集知識發現
2.8.1粗糙集的概念
2.8.2知識的分類觀點
2.8.3新型的隸屬關係
2.8.4ID3與RS理論
2.8.5知識粒子與知識粒度
2.9非相關文獻中的知識發現
2.10歸納是知識發現的基本途徑
第3章文獻標引與檢索的進展
3.1檢索語言的概念邏輯基礎
3.2標引詞的統計方法
3.2.1文獻標引
3.2.2文獻自動標引
3.2.3Zipf定律
3.2.4Luhn的自動抽詞思想
3.2.5敘詞的聚類和結合統計
3.2.6標引詞向量空間模型
3.2.7文獻的詞和詞的連線矩陣
3.2.8詞和文獻的結合矩陣
3.2.9文獻空間的質心C
3.3主題層次劃分
3.3.1有序聚類方式劃分文本層次
3.3.2採用語義網路表示主題的層次概念
3.4標引詞的特徵提取與選擇方法
3.4.1特徵提取與選擇概念
3.4.2基於熵的方差特徵提取方法
3.5文本知識發現的特點與進展
3.5.1Web上的數據挖掘
3.5.2Web知識發現的分類
3.5.3Web知識發現的方法
3.5.4文本特徵的處理功能
3.5.5漢語文本結構的自動分析
3.6新形勢對情報檢索語言的挑戰
3.6.1情報檢索語言面臨的挑戰
3.6.2利用文獻資料庫進行數據和事實檢索
3.7引入人工智慧的方法
3.7.1人工語言與自然語言結合
3.7.2套用人工智慧知識處理的方法
3.8引入面向對象技術
第4章知識創新與增值的知識鏈
第5章知識管理的革命
第6章知識元連結理論
第7章信息與知識變換
第8章知識元的認知理論
第9章知識元標引
第10章基於創新點的知識元挖掘
第11章基於XML的知識元本體推理
參考文獻
後記
