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绪论1

第一章 网络爬虫7

第一节 网络爬虫7

一、开源网络爬虫工具7

二、爬虫工具比较分析15

第二节 Hadoop平台18

一、Hadoop与其他系统的比较18

二、Hadoop项目及结构20

三、Hadoop分布式文件系统24

四、MapReduce编程模型31

五、Hadoop平台搭建38

第二章 海量网络学术文献获取及并行处理模型40

第一节 网络学术文献的主要来源及常用文件格式40

一、网络学术文献的主要来源及特点40

二、网络学术文献的常用文件格式42

第二节 网络学术文献自动获取实验44

一、实验环境44

二、实验平台搭建44

第三节 网络学术文献资源获取50

一、网络学术文献获取方案50

二、种子站点的选择51

三、抓取任务的配置53

四、文件类型和大小过滤54

五、网络学术文献获取实验结果56

第四节 网络学术文献资源判定58

第五节 网络学术文献并行处理64

一、数据预处理64

二、并行处理65

第六节 MapReduce任务优化70

一、任务调度70

二、任务数量70

三、Combine函数72

四、文件压缩72

五、重用JVM73

六、网络学术文献并行处理模块实验结果74

第三章 本体集成80

第一节 本体研究80

一、本体概念80

二、本体基本构成要素81

三、本体类型81

四、本体表示语言82

第二节 本体库研究83

一、国内外主要本体库83

二、本体库比较分析98

第三节 本体集成基本过程106

第四节 本体集成工具110

一、工具介绍110

二、工具比较与分析114

第五节 本体集成方法116

一、基于形式概念分析（FCA）的本体集成方法116

二、基于范畴论的本体集成方法119

三、基于RDFS图闭包的本体集成方法121

第四章 基于语义驱动文本自动分类研究123

第一节 文档自动分类基本理论123

一、文档自动分类基本概念123

二、文档自动分类基本流程124

三、文档自动分类性能评价指标133

第二节 基于语义驱动文档自动分类概念135

第三节 基于语义驱动文档自动分类实现基础135

第四节 基于语义驱动文档自动分类方法模型137

一、词向量空间构建137

二、语义向量空间构建138

第五章 基于本体集成的文档语义分类模型144

第一节 SUMO和WordNet本体库概述144

一、WordNet本体库144

二、SUMO本体库146

第二节 WordNet与SUMO本体库映射机制研究149

一、映射动机149

二、映射模型151

三、映射实例155

四、映射效果及应用分析160

第三节 基于WordNet与SUMO本体集成文档语义分类模型设计与实现163

一、实验平台构建164

二、实验数据集及方法165

三、集成本体库构建166

四、词向量空间到概念向量空间的映射168

五、概念向量空间通用化171

六、分类模型训练与测试过程描述173

七、实验评估指标180

八、实验及结果分析180

第六章 海量网络学术文献自动分类系统184

第一节 海量网络学术文献自动分类系统184

一、开发环境185

二、海量网络学术文献自动获取模块185

三、海量网络学术文献词—文档矩阵处理模块187

四、本体集成模块189

五、基于语义驱动的分类模块190

第二节 海量网络学术文献自动分类系统实现192

一、系统主要技术及标准192

二、系统功能193

第七章 总结及展望196

第一节 总结196

第二节 展望198

附录A200

附录B205

附录C217

附录D223

参考文献229

索引240

后记242