基于广义专家群思考模型的Web知识获取研究

计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (12): 81-84.

基于广义专家群思考模型的Web知识获取研究

赵锋^1,2,何卫平¹,秦忠宝³,房亚东⁴

1.西北工业大学现代设计与集成制造教育部重点实验室，西安 710072
2.西安建筑科技大学理学院，西安 710055
3.第二炮兵工程学院基础部，西安 710025
4.西安工业大学机电工程学院，西安 710032

收稿日期:2007-08-22 修回日期:2007-11-27 出版日期:2008-04-21 发布日期:2008-04-21
通讯作者: 赵锋

Method of acquiring knowledge from Web based on mode of group thinking

ZHAO Feng^1,2,HE Wei-ping¹,QIN Zhong-bao³,FANG Ya-dong⁴

1.The Key Laboratory of Contemporary Design and Integrated Manufacturing Technology，Northwestern Polytechnical University，
Xi’an 710072，China
2.Science Department，Xi’an University of Architecture and Technology，Xi’an 710055，China
3.The Second Artillery Engineering College，Xi’an 710025，China
4.College of Mechanical and Electronical Engineering，Xi’an Technological University，Xi’an 710032，China

Received:2007-08-22 Revised:2007-11-27 Online:2008-04-21 Published:2008-04-21
Contact: ZHAO Feng

摘要/Abstract

摘要： 将Web中面向特定问题的权威网页看作特殊专家针对问题的观点，特殊专家与人类专家一起构成了广义专家群体。如何获取与人类专家思维和认知状态相一致的来源于特殊专家群体的知识，是实现广义专家群体思维创新的关键问题之一。在广义专家群思考模型的基础上，提出基于意群的特殊专家知识获取方法，获得了能够较好反映特殊专家观点的信息和知识。并以产品设计创新过程中的特殊专家知识获取为例进行了验证。

关键词: 群体创新, 群思考模型, 样本公共特征, 知识获取

Abstract: In this paper，the authority or hub Web pages retrieved from WWW on some certain topic has be seen as special experts’ standpoint，the human experts and special experts compose the group of generalized experts.One of the most important questions is how to acquire the special experts’ knowledge that is consistent with human expert’s state of thinking and cognition.The mode of the group thinking based on generalized experts is proposed.Based upon the mode，the paper presents an algorithm，which can acquire special experts’ point of view from Web.

Key words: group creative, mode of group thinking, samples’ common feature, knowledge acquisition

赵锋^1,2,何卫平¹,秦忠宝³,房亚东⁴. 基于广义专家群思考模型的Web知识获取研究[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(12): 81-84.

ZHAO Feng^1,2,HE Wei-ping¹,QIN Zhong-bao³,FANG Ya-dong⁴. Method of acquiring knowledge from Web based on mode of group thinking[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(12): 81-84.

[1]	王乐，黄长强，魏政磊. 基于SSA算法的飞行动作规则自动提取[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(14): 203-208.
[2]	刘胜，赵彤洲，蔡敦波. 部分观测环境下的时态动作模型学习方法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(2): 29-39.
[3]	雷玉霞，陈娟，韩永花，王祥德. Frame知识的不一致性分析与修正[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(22): 155-158.
[4]	顾潮琪，汤志荔，周德云. 一种不确定信息条件下的威胁估计方法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(21): 237-242.
[5]	陈娟，韩永花，雷玉霞. 基于多文本知识源的历史知识修正与获取[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(18): 135-139.
[6]	刘道华¹，周文勇¹，原思聪²，李湘英¹. 有限元分析数据的动力头设计强规则获取方法[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(32): 63-66.
[7]	于海燕^1,2,王道平¹,张霞^2,3. 基于粒计算的不完备信息系统的规则提取方法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(8): 143-145.
[8]	刘磊¹,章森¹,刁麓弘¹,闫淑英^2,3. 基于Web的种子驱动的“isa”关系的模式表示和获取[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(21): 148-150.
[9]	李爱平,万高绪,林献坤. 基于规则与ANN的铣削加工参数匹配知识库研究[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(1): 175-178.
[10]	唐志航^1,2,杨保安¹. 基于模糊集和粗糙集联系度的商务决策系统[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(32): 214-217.
[11]	王红军,徐小力. 基于RIPPER的旋转机械故障诊断知识获取[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(28): 210-213.
[12]	黄黎明唐朝晖. 智能控制过程中模糊专家控制规则的获取[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(13): 239-242.