內容簡介:
本專著的主要內容如下：(1)知識庫采用自動化構建方式以提高效率；(2)提出基於主題詞表自動轉換得到知識庫框架的新方法；(3)提出一種基於場論思想的海量百科知識精煉方法；(4)提出一種基於政務主題詞表和百科知識庫的輿情知識篩選與融合新方法；(5)在大數據環境下提出對精煉方法進行並行優化以提高運算速度的新觀點。
作者簡介:
王汀博士，副教授，碩士生導師，2014年畢業於北京工業大學計算機學院並獲得計算機應用技術專業工學博士學位，同年加入首都經濟貿易大學管理工程學院任職。中國中文信息學會會員，北京大數據協會會員。
作者近年來的研究主要集中於知識工程、語義web、電子政務和大數據技術方面。在CCF推薦的權威期刊(SCI檢索)、學術會議和國內權威期刊上發表論文多篇。
目錄:
1緒論
11研究意義與價值
12國內外研究現狀
2網絡輿情知識庫頂層設計
21自動構建輿情領域本體框架
22開放域網絡百科知識並行化自動去噪
23輿情本體框架與百科知識自動融合生成知識庫
3網絡輿情知識庫實施路徑
31基於敘詞表──《綜合電子政務主題詞表》的突發事件
輿情本體框架自動構建
32基於數據場勢函數聚類的輿情知識庫精煉新方法
33基於Map/Reduce框架的突發事件輿情知識並行精煉新觀點
4實驗數據與可行性分析
41實驗數據的來源
42擬采用的評測指標
43可行性分析
5基於場論的中文百科知識精煉方法
51背景介紹
52精煉框架
53實驗結果與總結
54本章總結
6政務輿情知識庫系統自動構建方式探索
61文獻綜述
62問題定義與描述
63政務輿情知識庫自動構建系統總體設計
64實驗結果與總結
65本章總結
7結論
71全書總結
72本研究的主要創新
參考文獻
（網絡資料匯編）