网络社区知识聚合与服务研究

　　本书从网络社区中的用户知识交流特征和知识服务需求出发，提出一种领域知识驱动的网络社区知识聚合方案，并在其基础上优化网络社区知识服务体系。首先，以领域知识分析理论为指导，以领域知识发现技术为手段，开展了网络社区用户交流内容中的领域实体识别、领域实体关系识别，特别地引入“预训练-微调”模式开展词汇语义表示方法、基于词嵌入类比的实体关系半监督识别方法，以解决网络社区知识发现面临的背景领域知识匮乏、人工标注语料成本过高等问题。其次，在领域实体及其关联的基础上，进一步引入文本、主题两种资源粒度，以及文本、用户两种知识对象，开展“文本-主题-领域实体”多粒度知识关联挖掘和“文本-用户-领域实体”多元知识关联挖掘。以上述知识发现工作为基础，开展了网络社区中知识聚合的实现工作和基于聚合的知识服务设计。

　　陈果，1986年生，湖北蕲春人，南京理工大学经济管理学院信息管理系硕士生导师，副教授。博士毕业于武汉大学信息资源管理专业，主要研究方向为领域知识分析、知识组织与服务等。目前已发表SSCI、SCI、CSSCI期刊论文30余篇，主持完成国家社科青年基金项目“领域分析视角下的科技词汇语义挖掘与知识演化研究”，主持在研人文社科研究项目“基于领域实体的学科研究前沿识别体系构建研究”、江苏省社科基金青年项目“面向前沿技术监测的领域知识分析模式研究”。

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