宏观经济学 药物经济学 卫生法学 形势与政策（一） 形势与政策（二） 形势与政策（三） 形势与政策（四） 财务管理 组织行为学 行政文书写作 管理学基础 公共关系学 部分课程简介 中医气功学 中医信息检索 教育学 中医与运动 实用医学绘图 田径 运动医学文献 中医药科学研究思路与方法

应用与背景 语言模型 主题模型-隐语义分析与矩阵分解  Latent Semantic Indexing (LSA), SVD and MF 主题模型-概率隐语义分析  Probabilistic Latent Semantic Indexing (pLSA) 多项式分布、狄利克雷分布与共轭  Conjugate Prior, Dirichlet Distribution and Conjugate 主题模型-隐狄利克雷分布  Latent Dirichlet Allocation (LDA)

 背景、示例与应用  推荐系统要素  常用推荐方法 基于内容的推荐方法 基于标签的推荐方法 基于网络的推荐方法 基于上下文的推荐方法  推荐方法测试

文本分类（Text Classification）  示例、定义与范畴  文档表示与特征选择  中文文本类别与层次分类结构（人工）  文本分类方法 分类流程 基于划分的方法（e.g., K近邻） 基于模型的方法（不细讲）  分类效果评估

• 什么是Graphical Model • 定义、示例 • Representation、Inference、Learning • 主题模型与分类 • LSA (Latent Semantic Analysis), 1990 • pLSA (probabilistic Latent Semantic Analysis), 1999 • LDA(Latent Dirichlet Allocation), 2003 • Hierarchical Bayesian model • 主题模型的R语言实现示例

语义网（Semantic Web）  语义网提出的背景  语义网概念与体系结构  XML与RDF格式 标记语言 可扩展标记语言（XML）  本体  语义网应用

文本聚类（Text Clustering）  一般性聚类任务 聚类任务引出；应用背景；相似性度量；学科栈  文本聚类任务 聚类对象与文本特征 基于划分的方法（e.g., K-Means） 基于层次的方法 基于密度的方法（e.g., DBScan）  聚类效果评估

•从文本分类图像分类 • 如何从图像中获取全局特征？ • 颜色特征、纹理特征、形状特征 • 如何从图像中获取局部特征？ • SIFT: Scale-invariant feature transform •图像分类的几个发展阶段 • Low-level Modelling • Semantic Modelling • Sparse Coding • Deep Learning

• 聚类概述 • 什么是聚类？在IR中如何用聚类？聚类的几个术语 • K-均值聚类算法 • K-均值聚类中的基本准则 • K-均值算法中簇的个数 • 聚类评价 • purity、NMI（Normalized Mutual Information，)、RI（Rand Index)、F measure • 基于模型的聚类 • 层次聚类简介 • 层次聚类的簇相似度计算 • 四种HAC算法：单连接、全连接 、组平均、质心法

6.1 域名系统 DNS 6.1.1 域名系统概述 6.1.2 因特网的域名结构 6.1.3 域名服务器 6.2 文件传送协议 6.2.1 FTP 概述 6.2.2 FTP 的基本工作原理 6.2.3 简单文件传送协议 TFTP 6.3 远程终端协议 TELNET 6.4 万维网 WWW 6.4.1 概述 6.4.2 统一资源定位符 URL 6.4.3 超文本传送协议 HTTP 6.4.4 万维网的文档 6.4.5 万维网的信息检索系统 6.4.6 博客和微博 6.4.7 社交网站