导读:本文包含了知识路由论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:科普,科普文章,金雕,硕士研究生,金丝猴,灵长类动物,小众,知识大爆炸,博士研究生,莫言
知识路由论文文献综述
兰州大学青年研究员,赵序茅[1]（2020）在《我的科普写作路：由知识传递到价值引领》一文中研究指出从2011年开始，我一边做科研，一边进行科普写作，如今算来已有十个年头了。这期间写过几百篇科普文章，出过10余本科普书，几乎每出版一本书，我就把自己否定一次，我一直在摸索，如何写好科普。科普的属性决定它必须传播出去才能实现自身价值，如果没人愿意看，写得再(本文来源于《中国科学报》期刊2020-01-16）
魏星[2]（2016）在《优化蚁群算法在网络知识路由系统中的应用》一文中研究指出研究网络知识路由问题,提高网络资源搜索质量。针对传统方法在网络资源搜索过程中,存在搜索时间长,得不到最优解,导致搜索速度慢,效率低的问题。为了提高网络资源搜索效率,提出一种基于改进蚁群的路径搜索算法,在混合信息素更新策略,自适应挥发因子等方面进行改进,并设置了先行蚂蚁和后行蚂蚁。该方法有效地避免了蚁群搜索陷入局部最优,加快了收敛,提高了搜索效率。仿真结果表明,改进方法缩短了搜索时间,网络资源搜索效率明显提高,证明是一种有效的优化方法,能够在最短时间找到资源搜索的最优解,是解决网络资源搜索优化问题的有效算法。(本文来源于《智能计算机与应用》期刊2016年05期）
孔瑞雪[3]（2014）在《一种基于分布式路由思想的实体知识推荐模型》一文中研究指出大数据时代，Web信息呈爆炸性增长，数据量的巨大给人们带来了新的挑战，传统关系数据库在海量数据存储和处理上捉襟见肘，为了提高运算性能和解决系统可扩展问题，利用分布式平台处理数据提取知识势在必行。虽然数据量日益庞大，但其价值密度却比较低，用户面临着信息过载带来的知识获取困扰。如何从数据海洋中挖掘知识并推荐给用户，成为了当今亟待解决的问题。知识推荐是指根据用户当前搜索，将与之相关的知识从隐形或显性的资源中提取并推荐的过程。知识推荐通常作为搜索引擎的一部分实现，传统的知识推荐多是基于“关键词”的，鉴于这种方式的推荐不能“理解”用户的语义，Google、Bing等搜索引擎已开始尝试将Web中的信息按实体的方式表示、集成和推荐。基于实体的搜索和推荐已成为搜索引擎竞争的新领域，代表了未来搜索引擎的发展方向。在搜索引擎向实体技术革新的阶段，如何利用分布式平台存储和处理数据，并基于实体给用户进行可视化的知识推荐是一个值得研究的综合性课题。基于上述背景，本文提出了一种基于分布式路由思想的实体知识推荐模型，模型能从维基百科中抽取出大量实体数据，并通过分布式运算获取实体之间的关系，然后以关系为基础为用户进行知识推荐。其中，数据采集过程模拟了网络爬虫的工作机制，为避免数据的重复抽取引入了Bloom Filter算法。采集好的初始数据通过预处理后转换成实体数据保存于搭建好的Hadoop云平台中。同时提出并采用了一种基于分布式路由思想的实体关系提取方法ERA(Entity RelationAcquisition)进行快速、分布式的实体关系提取。ERA的核心思想是将实体模拟成路由器，让实体按照类似动态路由的方式自发地去探寻它与周围实体形成的关系世界。最后对推荐结果进行了可视化展示，并引入了力导向算法优化界面布局。本文详细描述了模型设计及实现方法，通过实验测试验证了模型的有效性。(本文来源于《四川师范大学》期刊2014-04-17）
刘方斌,刘凤玉,张宏[4]（2012）在《基于零知识证明的低能耗Ad Hoc网络匿名路由协议》一文中研究指出为降低匿名路由协议中公钥运算量,提出基于零知识证明的低能耗自组织(Ad Hoc)网络匿名路由协议(ARZ)。协议通过将零知识证明验证协议应用于陷门的构造中,减少了解陷门所需的大量公钥操作;将节点协商秘密信息工作转移到路由应答阶段,减少了协商密钥时的公钥操作量。协议分析和实验结果表明,ARZ在保证不降低安全性和匿名性的前提下,大幅减少了公钥运算量,降低了节点能源消耗和路由建立时延。(本文来源于《南京理工大学学报》期刊2012年05期）
王志俊[5]（2010）在《语义Web中基于OKQT的本体知识路由实现机制》一文中研究指出目前,我们已经习惯于使用搜索引擎来帮助定位信息和解决问题。但智能化程度低是大多数现有的信息检索系统和万维网搜索引擎的显着缺陷,它们都忽略了查询主体(人)的不同以及查询发生环境的不同。这种不加区分的一般相关性使得用户必须进行更多的过滤才能找到满足当前任务或环境的信息需求。语义Web是一个对现在的万维网的一个自然的扩展,通过本体技术为Web资源提供了丰富的可供机器处理的语义信息,使得机器可以利用这些语义元数据进行自动化的信息访问。语义Web的出现,不仅考虑到查询主体(人)的偏好以及所处的环境与任务,同时借助计算机帮我们做一些智能的推理。但是,传统的搜索技术无法帮助用户准确定位他们所需的知识,也无法根据模糊的查询请求找到相关知识。其中路由问题制约着用户如何在海量知识中按照需求快速准确地查找到目标知识,也影响着系统可扩展性和搜索效率,因此路由机制的研究便成为语义Web研究中迫切需要解决的问题。针对上述问题,本文提出一种基于本体知识查询树(简称OKQT)的混合P2P本体知识路由检索模型,通过计算检索词和路由节点上OKQT的概念间的语义相似度,智能Agent能够根据二者的匹配关系,通过OKQT中的概念的address属性准确地完成路由选择,然后在网络中进行快速地查询定位,对所需知识进行精确查询。同时对于网络中无法和检索词匹配的查询,通过计算它和其他知识的语义相似度,对检索词进行相应的缩放,返回相应的知识供用户参考。这种检索方式,路由的选择快速准确,并在通信过程中记录了用户到知识源的路径,在知识返回时根据这条路径原路反馈给用户。避免了传统路由因复杂的路由选择而引起的查询失效、信息丢失等问题。实验表明,这种先定位后查询的方法提高了语义路由效率,具有较强的查准率、查全率和扩展性。主要工作成果包括以下四方面:(1)将P2P技术和本体技术相结合,将P2P网络中路由节点和用户节点间的包含特性结合描述逻辑概念的基本原理,利用它们的相似特性巧妙的建立一种基于混合P2P的系统。(2)本体技术和语义相似度技术相结合,根据概念间的关系建立本体知识查询树(简称OKQT),利用Jena导出本体中的概念,并用算法求出概念间的语义相似度。(3)智能Agent根据检索词和OKQT中概念的语义相似度,及所在上下文、环境等查询路由节点,运用JADE工具进行Agent通信,实现快速准确的查询。(4)同样运用语义相似度和本体知识对系统中的节点实现动态的插入和删除等操作。(本文来源于《太原理工大学》期刊2010-05-01）
王志俊,余雪丽[6]（2010）在《基于本体知识查询树的语义路由检索模型》一文中研究指出提出一种基于本体知识查询树(OKQT)的混合P 2P语义路由检索模型,通过对路由节点中OKQT的查询,使得用户节点能够根据检索词和OKQT中知识的匹配,在网络中进行快速准确的查询定位,对所需知识进行精确查询。同时对于网络中无法和检索词匹配的查询,通过计算它和其他知识的语义相似度,对检索词进行相应的缩放,返回相应的知识供用户参考。实验表明,这种先定位后查询的方法提高了语义路由效率,具有较强的查准率、查全率和扩展性。(本文来源于《广西师范大学学报(自然科学版)》期刊2010年01期）
牛新征,佘堃,秦科,周明天[7]（2008）在《移动P2P网络路由策略中模糊知识处理的研究》一文中研究指出由于移动P2P网络的动态多变以及移动用户的频繁移动,以合作为基础的移动agent所携带的路由信息是不确定的,非实时的、模糊的.同时,这种交互得到的间接路由信息,更加具有不完整性甚至欺骗性.通过进行移动agent合作模型的设计和移动agent所携带路由信息的模糊知识处理的研究,并利用模糊知识处理方法学的支持,提出了一种从移动agent所携带的模糊知识中分析和过滤出较准确和有价值路由数据的算法,在模糊的路由知识中找到能如实反映网络的路由信息,以此提供移动节点以及移动agent使用.通过实验仿真证明,该算法有效减小了平均端到端时延和路由开销,增加了分组投递率和建立连接的移动节点数目.同时,可以较好处理移动agent中模糊的路由信息,对路由策略性能有较大的提高.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2008年06期）
王亚彬,余雪丽,李英杰,王睿[8]（2008）在《一种改进的蚁群算法在知识路由系统中的应用》一文中研究指出语义Web上分布着海量知识,如何在这些海量知识中按照用户的需求快速准确地定位目标知识便成为知识路由研究中亟待解决的问题。针对此问题,应用了蚁群算法作为动态虚拟语义社区中的知识路由算法,并对算法的选择策略、信息素修改两个方面进行改进,使算法不易陷入局部最优解,并能快速收敛到全局最优解。实验结果表明其路由效率明显提高,具有较好的性能。(本文来源于《电脑开发与应用》期刊2008年05期）
王亚彬[9]（2008）在《基于蚁群算法的P2P网络知识路由算法研究》一文中研究指出语义Web的发展为实现对Web异构信息的智能访问和处理提供了一个平台。对于传统Web,通过利用可视化的标记语言(如HTML)对资源进行标识,提供了用户可以理解但机器不可理解的知识信息。因此,相对于机器,传统Web缺乏丰富的语义知识信息。语义Web通过本体技术为Web资源提供了丰富的可供机器处理的语义信息,使得机器可以利用这些语义元数据进行自动化的信息访问,从而提供一种高质量的服务,弥补了传统Web缺乏语义的不足。同时,在语义Web上分布着海量的知识,因此,如何在这些海量服务和知识中按照用户的需求快速准确的定位目标知识,使服务可以灵活地满足用户的需求,实现“按需服务”,也成为迫切需要解决的问题。本文正是针对上述问题,结合国家自然科学基金《知晓内容和环境的本体知识路由研究》,利用语义Web、P2P网络相关技术、蚁群算法等知识,提出了一种在P2P网络环境下基于蚁群系统的知识路由算法。语义Web的目标是使得Web上的信息具有计算机可以理解的语义,满足智能软件代理(Agent)对Web上异构和分布信息的有效访问和检索。P2P网络是一种分布式和开放性的网络环境,而蚁群算法的最大特点就是具有很强的适应性和鲁棒性,适合于P2P环境。文章从系统学的角度详细分析了基本蚁群算法在分布式计算、自组织、正反馈等方面的系统学特征,并从TSP的角度对基本蚁群算法的数学模型进行了深入分析。基于蚁群的知识路由算法就是在基本蚁群算法的基础上,结合P2P网络环境的要求对算法进行了改进,并结合语义Web本体技术,使算法能够在P2P结构的虚拟语义社区中实现知识路由。文章在对基本蚁群算法详细分析的基础上,给出了基于蚁群系统的知识路由算法的详细执行过程,并对算法执行中出现的一些问题进行了分析,针对每个缺陷提出了相应改进方法,通过模拟实验证明改进是有效的。最后,文章论述了e-Learning教学平台中作业子系统的设计和实现,以及基于蚁群的知识路由算法在该系统中实现的功能。(本文来源于《太原理工大学》期刊2008-05-01）
王睿[10]（2008）在《语义网上自治实体间本体知识路由的实现机制》一文中研究指出当今,我们可以从网络上获取大量的数据与服务来满足人们对知识的需求。语义Web的出现为知识工程、数据工程提供了上下文环境,它帮助我们改善了网络上的知识组织,并使用户更加方便地获取他们所需要的知识。可是传统的搜索技术无法帮助用户准确定位他们所需的知识,或者无法根据模糊的查询请求找到所需知识,更无法帮助用户理解他们所需知识与他们自身所具有知识之间究竟有何关系。如何在这些海量知识中按照用户的需求快速准确地定位目标知识便成为语义Web研究中迫切需要解决的问题。针对上述问题,本文的意图在于设计一种可以融入本体知识的P2P系统,并找到一种高效的本体知识路由机制,以帮助用户尽最大可能找到所需知识,或所需相近的知识。知识发现正力图解决上述问题。而我们研究的本体知识路由是在知识发现基础上的延伸。虽然知识发现理论为我们提供了一种高效的发现知识的策略,但是这仅仅是一种策略,它无法在整体上提出一种知识共享及传播的机制。陆汝钤院士曾说过:“知识是一种结构化的信息”。而语义网正是一种可以应用于当今Internet,并解决用户知识需求的有效方案。本文的研究利用了语义网技术,并加入了人工智能与自治系统的最新研究成果。在系统设计上,本文基于半分布式P2P系统,并加入自治多Agent系统的注册服务机制,以本体知识间的语义关系为指导,构造节点间的逻辑连接,进而指导系统中查询消息的路由。本文提出的面向本体知识路由系统的路由算法利用路由节点上提供的丰富的语义信息,找寻到达知识提供者的语义线索,并记录找寻路径。它不仅为用户提供了查询应答,还为用户提供了一条由查询者所持有的兴趣概念到他所要找寻的目标知识之间的知识链。这种知识链可以帮助查询者理解如何根据自身知识推理所需知识。在上面思想的指导下,本文使用多Agent技术,设计并搭建语义P2P系统,并在此系统上试开发基于本体技术的E-learning作业指导系统SHES(Semantic Homework Enlightening System)。除此以外,本文的另一项主要成果是将心理学中的行为分析方法引入到语义Web服务分析与建模过程中,结合描述逻辑为语义Web服务、服务复合的形式化建模与逻辑验证提供一种理论方法。同时在本文的系统设计中,将路由过程设计成为一个复合服务,因此便可以用本文中探索的理论验证方法,对本体知识路由过程进行可靠性验证,为本体知识路由的研究提供理论基础。(本文来源于《太原理工大学》期刊2008-05-01）
知识路由论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究网络知识路由问题,提高网络资源搜索质量。针对传统方法在网络资源搜索过程中,存在搜索时间长,得不到最优解,导致搜索速度慢,效率低的问题。为了提高网络资源搜索效率,提出一种基于改进蚁群的路径搜索算法,在混合信息素更新策略,自适应挥发因子等方面进行改进,并设置了先行蚂蚁和后行蚂蚁。该方法有效地避免了蚁群搜索陷入局部最优,加快了收敛,提高了搜索效率。仿真结果表明,改进方法缩短了搜索时间,网络资源搜索效率明显提高,证明是一种有效的优化方法,能够在最短时间找到资源搜索的最优解,是解决网络资源搜索优化问题的有效算法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
知识路由论文参考文献
[1].兰州大学青年研究员,赵序茅.我的科普写作路：由知识传递到价值引领[N].中国科学报.2020
[2].魏星.优化蚁群算法在网络知识路由系统中的应用[J].智能计算机与应用.2016
[3].孔瑞雪.一种基于分布式路由思想的实体知识推荐模型[D].四川师范大学.2014
[4].刘方斌,刘凤玉,张宏.基于零知识证明的低能耗AdHoc网络匿名路由协议[J].南京理工大学学报.2012
[5].王志俊.语义Web中基于OKQT的本体知识路由实现机制[D].太原理工大学.2010
[6].王志俊,余雪丽.基于本体知识查询树的语义路由检索模型[J].广西师范大学学报(自然科学版).2010
[7].牛新征,佘堃,秦科,周明天.移动P2P网络路由策略中模糊知识处理的研究[J].计算机研究与发展.2008
[8].王亚彬,余雪丽,李英杰,王睿.一种改进的蚁群算法在知识路由系统中的应用[J].电脑开发与应用.2008
[9].王亚彬.基于蚁群算法的P2P网络知识路由算法研究[D].太原理工大学.2008
[10].王睿.语义网上自治实体间本体知识路由的实现机制[D].太原理工大学.2008