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

 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

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)

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

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

如何建立词项词典？ 文档解析：格式？语言？编码方式？ 词条化：词条（Tokens）/词项（Terms） 停用词：停用词表？查表法 or 基于文档频率 词项归一化：等价类同义词扩展表 词形归并：am, are, is be 词干还原：去除单词两端词缀、Porter算法 如何实现倒排记录表？ • 跳表:跳表指针(位置、个数、更新问题） • 短语查询 • 二元词索引扩展的二元词索引：词性标注 • 位置信息索引邻近查询 • 增加倒排记录表 • 混合索引机制

北大法宝 北大法意 万律（Westlaw China） 中国资讯行（中国法律法规库） 万方数据（法律法规数据库） 其他渠道

• 緒論 – DDC緣起與發展 • DDC 分類體系 – 類目架構 – 標記與註記 – 相關索引 • DDC 複分表 • DDC 優缺點 • 索書號與Cutter作者號 • 問題與討論

课题分析: 随着技术手段的进步,微机联网管理作为一种新型 的管理手段已经越来越广泛地运用于药品流通领域。而 门诊药房是药品从厂家流向患者的关键环节,其服务质 量直接关系到患者的切身利益。将微机网络运用于药房 管理可以提高效率,减轻劳动强度,但也使工作人员与 。 患者的沟通减少。且医院需要投入大笔资金进行设备添 置和人员培训。通过调研,可对微机网络化管理的经济 效益和社会效益进行综合讨,评估其对药房服务质量 的影响

3.1文献信息检索概述 文献信息检索: 在文献信息资源中查找、获取所鼎的、有价值的信息的过程