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基于深度学习的知识追踪方法研究的开题报告
一、题目
基于深度学习的知识追踪方法研究
二、研究背景和意义
随着科技的发展，知识传递速度越来越快，知识面积越来越广。而在这个信息爆炸的时代，如何有效地获取最新的知识，并追踪其更新变化也越来越成为了一个重要的问题。在此背景下，发展基于深度学习的知识追踪方法，将能够更加高效、精确地追踪知识的演进，对于现代社会的知识管理具有重要的意义。
现有的知识追踪方法多为基于词频、关键字匹配的文本挖掘方法，但此类方法只能对明确的关键字进行追踪，缺乏对于知识语义的理解。而深度学习方法，则能够利用其自主学习的特性，主动学习知识背后的隐藏规律，并据此进行知识的追踪和更新。基于深度学习的知识追踪方法，将能够实现对于知识的更加精细化、智能化的追踪。
三、研究内容
本研究将以基于深度学习的方法为核心，构建知识追踪系统，具体包括以下方面的内容：
1.设计知识追踪数据集：构建合适的数据集对于基于深度学习的知识追踪算法的训练至关重要。
2.基于深度学习的知识追踪算法实现：使用深度学习框架开发算法模型，实现对于知识的追踪。可能的思路包括：1）首先对知识源进行特征提取，如通过文本表示法将文本转换为向量表示等；2）建立深度学习模型，如使用LSTM网络等进行知识追踪。
3.基于Web应用的知识追踪系统实现：开发Web应用，实现对基于深度学习的知识追踪算法的调用，并对追踪到的知识进行展示。
四、研究方法
1.理论研究法：通过文献调研、专题研究、专家访谈等方法，对于知识追踪领域内的研究现状、基于深度学习的应用方法进行剖析，进行算法模型设计。
2.实验研究法：搜集数据集进行数据处理和实验的基础性研究，并根据实验结果不断优化算法模型。
3.系统开发法：利用先进的深度学习框架和Web应用程序开发技术，进行系统设计与实现。
五、预期研究成果
1.创新性地构建了基于深度学习的知识追踪算法。
2.成功开发基于Web应用的知识追踪系统，实现了知识追踪功能，对于知识管理和学习具有较强的实用价值。
3.通过实验验证，探索了基于深度学习的知识追踪算法的精度和效率。
六、研究时限和预计经费
1.研究时限：一年
2.预计经费：30万元
七、参考文献
1.伍兆义.深度学习[M].北京:清华大学出版社,2019.
2.WuJ,WuY,XiongY,etal.Google'sNeuralMachineTranslationSystem:BridgingtheGapbetweenHumanandMachineTranslation[J].arXivpreprintarXiv:1609.08144,2016.
3.WangWY.Towardinteractiveandintelligentrecommendersystems[J].ACMComputingSurveys(CSUR),2017,50(1):1-42.
4.HuangPS,HeX,GaoJ,etal.Learningdeepstructuredsemanticmodelsforwebsearchusingclickthroughdata[C]//Proceedingsofthe22ndACMinternationalconferenceonInformation&KnowledgeManagement.ACM,2013:2333-2338.