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指挥控制信息精准服务 版权信息
- ISBN：9787118101867
- 条形码：9787118101867 ; 978-7-118-10186-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
指挥控制信息精准服务 内容简介
本书首先介绍指控信息精准服务的基本概念，使读者了解指控信息精准服务使用的场景和基本原理，然后重点展开介绍若干支撑实现精准服务的关键技术。全书共分10章。第1章绪论，从设想的应用场景入手引出精准服务的问题，并对一些基本概念和原理进行解释。第2章指控信息汇聚策略与机理。第3章面向任务的指控信息服务需求生成。第4章信息价值链，介绍信息价值的概念和内涵、价值演化的影响因素、演化过程、表征方法等。第5章信息特征捕获，首先介绍特征捕获的概念内涵和基本框架，然后分别对指控信息内容和用户的特征捕获方法分别展开讨论，并结合案例说明典型方法的应用方式。第6章信息按需搜索方法，介绍信息搜索服务的概念框架和关键技术。第7章信息链路预测技术和第8章指控信息推荐方法，从不同的角度实现向用户有效推荐其所需的信息。第9章服务形式承载的军事信息利用方法研究，主要介绍基于面向服务架构的信息精准服务新方法。第10章信息服务质量评估，从评估指标体系、影响因素、评估模型三个方面分别进行介绍。
指挥控制信息精准服务 目录
第1章 绪论
1.1 问题的引出
1.2 信息与指控信息
1.2.1 信息的定义
1.2.2 指控信息概念
1.2.3 指控信息概念模型
1.3 信息精准服务的概念与内涵
1.3.1 信息服务的概念
1.3.2 信息精准服务的概念
1.3.3 信息精准服务的内涵
1.4 指控信息精准服务的概念和基本原理
1.4.1 指控信息精准服务的概念
1.4.2 指控信息精准服务的基本模式
1.4.3 指控信息精准服务的体系架构
1.4.4 指控信息精准服务的部署架构
1.4.5 信息精准服务的常见方法
1.5 信息精准服务的关键技术
第2章 面向指控信息服务的需求模型
2.1 概念内涵
2.1.1 信息需求和信息需求模型
2.1.2 用户任务和指控信息需求
2.2 指控信息需求模型
2.2.1 描述模型
2.2.2 触发事件模型
2.2.3 事信映射知识模型
2.3 模板驱动的指控信息需求生成方法
2.3.1 方法概述
2.3.2 事信映射知识准备
2.3.3 需求生成功能实现
2.3.4 用户事务感知
2.3.5 需求动态生成及发布
2.3.6 应用案例
2.4 基于规则的指控信息需求生成方法
2.4.1 事信映射规则的挖掘
2.4.2 事信映射规则的运用
2.5 小结
参考文献
第3章 指控信息价值链
3.1 熵与信息的发展与融合
3.1.1 信息熵的源起
3.1.2 香农与信息熵
3.1.3 信息负熵理论
3.1.4 信息与熵的融合
3.2 信息价值及价值链的发展
3.2.1 信息价值的产生与实现
3.2.2 价值链的发展
3.3 指控信息价值的测度和关联关系模型
3.3.1 指控信息价值的测度
3.3.2 指控信息关联关系的分类及描述
3.4 指控信息价值的演化和价值链条的形成
3.4.1 指控信息价值演化的影响因素分析
3.4.2 指控信息的价值演化的过程和特性
3.4.3 指控信息价值链的形成
3.5 小结
参考文献
第4章 指控信息按需搜索方法
4.1 栅格网对信息搜索服务的需求分析
4.1.1 信息搜索服务的需求分析
4.1.2 信息搜索服务的研究现状
4.2 按需信息搜索服务的需求模型
4.2.1 需求模型的概念
4.2.2 需求模型构建方法
4.2.3 需求模型质量评估
4.3 指控信息搜索服务的关键技术
4.3.1 指控信息搜索服务的索引技术
4.3.2 指控信息搜索服务的搜索模型
4.4 指控信息按需搜索方法
4.4.1 基于规则的指控信息搜索方法
4.4.2 基于主成分分析和逻辑回归规则的信息搜索方法
4.4.3 基于主动学习的指控信息搜索方法
4.4.4 指控信息搜索结果的评价
4.5 小结
参考文献
第5章 信息特征捕获方法
5.1 概述
5.1.1 信息特征捕获的概念
5.1.2 特征捕获框架设计
5.2 指控信息内容特征捕获方法
5.2.1 文本信息特征捕获方法
5.2.2 图像信息特征捕获方法
5.2.3 视频信息特征捕获方法
5.2.4 音频信息特征捕获方法
5.3 指控信息用户特征捕获方法
5.3.1 用户基础信息特征捕获
5.3.2 用户行为信息特征捕获
5.3.3 用户偏好信息特征捕获
5.4 特征捕获案例应用
5.5 小结
参考文献
第6章 信息链路预测技术
6.1 概述
6.2 个性化指控信息精准利用过程中的要素描述方法
6.2.1 要素以及要素之间关系的分析
6.2.2 用户信息关系图
6.3 基于相似性的链路预测技术
6.3.1 基于节点特征相似性的链路预测方法
6.3.2 基于邻居相似性的链路预测方法
6.3.3 基于用户子图相似性的链路预测方法
6.4 基于图核思想的链路预测技术
6.4.1 理论基础
6.4.2 基于图核思想的链路预测算法
6.5 多重链路属性下的链路预测技术
6.5.1 正、负链路属性下的链路预测方法
6.5.2 权重链路属性下的链路预测方法
6.6 链路预测在个性化指控信息精准利用中的应用
6.6.1 基于用户偏好相似的个性化军事信息推荐
6.6.2 基于信息价值关联的军事信息推荐
6.6.3 “冷启动”问题
6.7 小结
参考文献
第7章 指控信息推荐方法
7.1 研究背景
7.2 基于混合推荐算法和隐马尔可夫模型的指控信息推荐方法
7.2.1 问题描述
7.2.2 相关工作分析
7.2.3 基于受欢迎度和互信息熵理论的信息推荐方法研究
7.2.4 实验及性能分析
7.3 基于时间动态建模的信息推荐方法研究
7.3.1 问题描述
7.3.2 相关工作分析
7.3.3 用户兴趣相似簇判定
7.3.4 基于用户兴趣相似簇-用户-信息三元组的军事信息
推荐方法
7.3.5 实验及性能分析
7.4 小结
参考文献
第8章 指控信息利用方法
8.1 研究背景
8.2 相关工作分析
8.3 流程预约系统结构
8.3.1 流程预约实现框架
8.3.2 流程预约组件
8.4 流程预约方法
8.4.1 抽象流程预约
8.4.2 具体流程预约
8.5 军事信息利用方式在防空信息利用中的应用研究
8.5.1 背景介绍
8.5.2 系统应用
8.6 小结
参考文献
第9章 指控信息精准服务质量评估方法
9.1 信息推荐与服务质量评估相关研究
9.1.1 信息检索质量评估
9.1.2 信息推荐服务性能评估
9.1.3 评估测试集
9.2 信息精准服务质量评估指标体系研究
9.2.1 信息精准服务质量的影响因素
9.2.2 信息精准服务的评估内容
9.2.3 信息精准服务的指标体系
9.3 信息精准服务质量评估方法与模型
9.3.1 信息精准服务质量评估过程
9.3.2 信息精准服务质量评估指标计算
参考文献
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