第一章 引言
  第一节 研究背景
  第二节 研究意义
    一 理论意义
    二 实践意义
  第三节 研究综述
    一 资源标注框架研究
    二 知识标注模式研究
    三 知识标注工具
    四 知识标注方法与技术
    五 研究评述
  第四节 研究内容与方法
    一 研究总体框架及内容
    二 研究方法
第二章 相关理论与技术
  第一节 认知图式
    一 认知图式的概念及溯源
    二 认知图式的特征与分类
    三 认知图式的功能
  第二节 机器学习
    一 条件随机场
    二 双向长短期记忆网络
    三 注意力机制
  第三节 知识图谱
    一 知识图谱的概念
    二 知识图谱的架构
    三 知识图谱的关键技术
第三章 面向信息资源的用户认知结构及其在知识标注中的应用
  第一节 面向信息资源的用户认知结构的内涵、特点与功能
    一 面向信息资源的用户认知结构的内涵
    二 面向信息资源的用户认知结构的特点
    三 信息资源认知中用户认知结构的功能
  第二节 面向信息资源的用户认知结构影响因素分析
    一 资源因素
    二 用户因素
    三 系统因素
  第三节 用户认知结构在资源知识标注中的应用价值
    一 在资源知识标注框架设计中的应用价值
    二 在资源知识标注词汇控制中的应用价值
第四章 社会网络中基于UGC的用户认知结构提取
  第一节 社会网络中的UGC与用户认知结构
    一 社会网络中UGC的类型
    二 社会网络中文本类UGC的特点
    三 基于UGC提取用户认知结构的优势与总体思路
  第二节 基于UGC的知识概念分类提取
    一 基于UGC的知识概念分类提取任务与模型
    二 基于BiLSTM CRF的候选知识概念提取
    三 基于投票机制的候选知识概念过滤
    四 基于语料的一体化情感词识别及极性判断
  第三节 基于用户认知的知识概念结构化
    一 基于用户认知的知识概念结构化任务与模型
    二 规则与相似度相结合的知识概念同义关系发现
    三 基于FCA的知识概念层级关系发现
    四 基于共现分析的知识概念关联识别
第五章 社会网络中基于用户认知结构的知识标注方法
  第一节 基于用户认知结构的资源描述框架与标注模型
    一 基于用户认知结构的资源描述框架设计
    二 基于用户认知结构的资源知识标注模型
  第二节 基于UGC的文本型特征知识标注
    一 基于UGC的文本型特征知识标注模型
    二 基于依存句法分析的单用户特征认知提取
    三 考虑概念流行度的多用户认知结果融合
  第三节 基于资源原文的文本型特征知识标注
    一 基于规则的资源特征提取方法
    二 基于改进TextRank的关键词抽取
    三 基于BiLSTM Attention的资源特征提取
  第四节 融合用户认知的连续数值型特征知识标注
    一 基于用户行为的连续数值型资源特征提取
    二 融合用户认知的连续数值型特征离散化
第六章 基于知识标注的资源知识图谱构建
  第一节 基于用户认知结构的知识图谱模式层设计
    一 实体类型及其属性设计
    二 实体间关系类型设计
  第二节 资源知识图谱构建中的实体对齐与知识补全
    一 知识图谱中融合多特征的实体对齐
    二 基于标注结果挖掘分析的属性与关系补全
  第三节 基于Neo4j的知识图谱存储与可视化展示
    一 Neo4j数据库选择依据
    二 基于Neo4j的资源知识图谱存储实现
    三 基于Neo4j的资源知识图谱可视化
第七章 实证：豆瓣中基于用户认知结构的图书知识标注
  第一节 豆瓣图书数据采集
  第二节 基于短评与社会化标签的豆瓣用户图书认知
    一 面向豆瓣用户图书认知的知识概念提取
    二 面向豆瓣用户图书认知的知识概念结构化
    三 豆瓣用户图书认知结构体系框架及分析
  第三节 基于豆瓣用户认知结构的图书知识标注
    一 豆瓣图书知识标注框架及实现思路
    二 基于短评和社会化标签的图书知识标注
    三 基于内容简介的图书知识标注
  第四节 连续数值型特征提取及离散化
    一 图书流行度特征提取及离散化
    二 图书质量特征提取及离散化
  第五节 基于知识标注的图书资源知识图谱构建
    一 基于用户认知结构的图书资源知识图谱模式层设计
    二 图书资源知识图谱构建中的实体对齐与知识补全
    三 基于Neo4j的图书知识图谱存储与可视化
  第六节 实证总结
第八章 结论与展望
  第一节 研究总结
  第二节 研究展望
参考文献
后记