软件人主题分析与信息检索技术

第1章　互联网主题分析和智能信息检索
1。1　文本主题分析
1。2　视觉主题分析
1。3　社会网络中的主题分析
1。4　智能信息检索
第2章　软件人和互联网信息处理
2。1　软件人及其运行环境
2。2　软件人和社会计算
2。3　软件人和智能信息检索
第3章　互联网环境下的软件人及其语言模型
3。1　基于软件人的社会网络及信息监测
3。1。1　基于软件人的互联网社会网络
3。1。2　互联网社会网络软件人的结构
3。1。3　软件人社会网络信息监测系统的运行及管理模式
3。2　信息监测软件人的构造
3。2。1　信息监测软件人的结构
3。2。2　情境分析的形式化定义和情境模型
3。2。3　软件人的情境主题模型
3。3　小结
第4章　文本情境主题分析
4。1　时空情境主题分析
4。2　基于情境主题的主题发现方法
4。2。1　主题特征空间的建立
4。2。2　基于时序情境聚类的改进em算法
4。2。3　实验结果及分析
4。3　基于情境主题的主题跟踪
4。3。1　主题跟踪框架
4。3。2　基于时序文档模型的主题跟踪
4。3。3　引入主题模型的主题跟踪
4。3。4　基于时序特征的相似度计算
4。3。5　主题跟踪器的构建
4。3。6　实验结果及分析
4。4　小结
第5章　情境主题模型的自动标注方法
5。1　候选主题词生成方法的提出
5。1。1　主题特征词的提取
5。1。2　关联主题词及其语义概念描述
5。1。3　基于语义分类的关联词集构造
5。2　主题语义标签选择方法的提出
5。2。1　语义相似性计算
5。2。2　高语义覆盖度标签
5。2。3　高区分度标签
5。3　实验结果及分析
5。4　小结
第6章　跨媒体情境主题分析方法
6。1　跨媒体主题分析的主要问题
6。2　跨媒体主题分析方法的提出
6。2。1　跨媒体主题分析框架
6。2。2　基于词袋模型的跨媒体文档语义描述
6。2。3　视觉主题模型的建立
6。3　领域视觉词典的建立
6。3。1　领域图像数据集的作用
6。3。2　食品图像数据集的建立
6。3。3　食品图像数据集的特点
6。4　视觉主题模型实验结果及分析
6。5　小结
第7章　主题分析在食品安全事件监测中的应用
7。1　互联网食品安全事件信息监测系统的总体结构
7。2　关联主题挖掘
7。3　热点主题发现与跟踪
7。3。1　热点主题发现与跟踪子系统结构
7。3。2　话题发现模块的设计与实现
7。3。3　话题跟踪模块的设计与实现
7。3。4　热点话题评估模块的设计与实现
7。3。5　话题空间分布展现
7。3。6　统计分析模块的设计与实现
7。4　小结
第8章　软件人主题分析在智慧旅游中的应用
8。1　智慧旅游
8。2　基于软件人的旅游环境信息动态感知
8。2。1　物联网环境下的软件人感知模型
8。2。2　跨媒体旅游时空数据的感知与表达
8。2。3　旅游环境识别与发现
8。2。4　基于多源感知的景区状态监测
8。3　基于主题社团的软件人互动智能通信
8。3。1　基于主题社团的软件人通信体系结构
8。3。2　软件人主题兴趣模型的建立
8。3。3　软件人主题社团的建立
8。3。4　软件人之间的主题推送
8。4　旅游信息智能推拉系统
8。4。1　旅游信息智能推拉系统总体结构
8。4。2　基于软件人技术的旅游信息智能推拉系统方案
8。4。3　旅游信息智能推拉系统的设计与实现
8。5　小结
第9章　软件人在领域主题信息检索中的应用
9。1　软件人主题信息检索模型
9。1。1　软件人系统结构
9。1。2　服务软件人的设计
9。1。3　软件人的通信与协作
9。2　基于软件人的领域主题跨媒体信息检索系统
9。2。1　跨媒体数据采集技术
9。2。2　跨媒体信息快速索引技术
9。2。3　信息检索与排序
9。2。4　图像语义检索技术
9。2。5　智能移动终端应用中的个性化检索
9。3　小结
参考文献