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大数据时代,信息超载成为普遍问题,用户认知负担加重,信息获取成本降低而知识获取效率也随之降低。用户比以往任何时代更需要凝练后的、满足个性化需求的知识,以降低信息过载带来的压力与负担。知识融合是对知识单元进行分析、重组与重构的工作,传统的知识融合实践主要从资源角度出发,在资源数量有限、用户需求单一的时代这种融合方式较为普遍,然而web2.0时代,用户自我意识觉醒,用户生成内容(UGC)数量不断激增,用户行为特征逐渐通过各种方式得以表示,传统以资源为核心的知识融合模型方法不再适用。面对这种情况,本文主要研究了用户认知和知识融合相关问题,如用户认知特征、认知结构、知识融合方法、模式等,在此基础上提出一种基于用户认知的知识融合模型,并以网易公开课为例进行实证研究。全文分为五个部分,主要内容如下:第一章为绪论,介绍研究背景与研究意义,梳理国内外研究现状与实践工作情况,同时说明了本文的研究思路、研究方法与创新之处。第二章为理论基础,重点介绍并分析了本文研究的两个重要理论:用户认知理论与知识融合理论。对用户认知理论探讨分析其内涵与外延,分析了用户认知特征、用户认知图式、用户认知结构、认知背景下的用户信息需求;对于知识融合理论,分析了知识融合的概念、历史演变、模式、方法、策略,分析其逻辑思想对于掌握知识融合的深刻内涵具有重要意义。第三章从理论角度构建了基于用户认知的知识融合模型,从数据获取与采集到信息序化与整合,再到基于聚类分析的自动化融合与知识服务的全流程,在此基础上,对每一层次的重点与关键任务进行梳理与说明,并从技术、管理和法律三个角度对模型的实施进行保障设计。第四章为以网易公开课为例的知识融合案例。对基于用户认知的知识融合模型进行技术与策略的实现,抓取代表性数据源,设计完整的实验流程,利用基于聚类分析的融合算法构建融合结果的标准数据集,并将融合结果与人工标准集进行比对,以实证分析法证明基于用户认知的知识融合模型可以很好地解决信息提取、信息筛选、知识融合等问题。第五章为结语部分,对全文进行总结并对未来工作做出展望。