获得的专家证据来源称之为外部数据源。如些学术数据库，专利网站或者新闻网站等，都是专家证据的很好来源。等利用检索出候选专家的出版物来补充专家档案中候选专家的专长信息等将整个互联网作为专家证据的来源。等创建了数据集，该数据集是从荷兰蒂尔堡大学网站抓取的多语种信息，获得了多语种的专家证据。等利用搜索引擎搜索专家或者专家的相关信息，并将搜索引擎的返回结果作为专家证据的外部数据集。专家检索方法早在年会议设立专家检索任务之前，其它领域的学者们已对专家检索方法进行了探讨，但并未在检索学界得到较多的关注。早在年，等就通过潜语义标引对研究团体的研究成果文献建立索引作为团体专长的种描述，从而实现自动化的专家检索系统。等通过电子邮件交互提取出个专家网络，并通过该网络寻找具有相同兴趣或专长的专家。等利用讨论组中专家的交流提出了种具备专家推荐能力的智能中介来向讨论组中的询问者推荐可解答问题的专家。等和等分别利用专家访问互联网的日志和专家访问本地文件的日志，结合被访问网页和文档的主题，来实现类似于专家检索的功能。等通过对公司内部网络中的文档和专家建立联系，提取专家专长的表示，从而实现专家检索。等提出了种利用资源描述框架描述专长的形式，并利用了高等院校中常见的专长资源专家主页学术文献科技报告来检索专家。目前，在专家检索领域仍没有种通用的方法，通过分析近几年来专家检索任务中采用的方法，本文将近几年来参与者所采用的方法分为以下四类基于专家档案的方法基于文档的方法基于窗口的方法和基于图的方法。基于专家档案的专家检索抓取所得数据集合信息抽取建立索引检索并排序与各主题相关的专家列表查询主题专家候选人特征信息姓名电子邮箱等各专家候选人个人描述索引结果集邮件数据库记录文档报告网页„„图基于专家档案的专家检索流程基于专家档案的专家检索的大体思想是专家的专长可以通过用些词语来描述，从各种异构的数据集中抽取出描述专家专长的词，构成对候选专家的个人描述文档。图描述的是基于专家档案法的专家检索流程图，从该图中可知先从各种数据集合中抽取与专家相关的信息，构建各候选专家的个人描述文档，然后对这些描述文档建立索引，最后根据查询主题对这些文档进行排序，从而可得到候选专家的专长得分。等在年提出用每个专家所在文档中的词语组合成个虚拟文档该文档包含了候选专家的知识，最后利用传统的信息检索方法给这些虚拟文档排序。这种方法可以被归为基于档案的专家检索方法，但该方法将每个文档同等对待，缺乏可行性。等在年提出的利用资源描述框架构建专家档案的方法也可归为此类。在上，些参与者就采用了创建专家档案的方法等通过给专家在个人主页，邮件线程，语料库中的出现频次加权来建立专家档案。等提出了种文档重组方法，该方法能识别各种对候选专家的描述，重组来自不同媒体格式的相关信息，形成候选专家的档案，且证明了建立专家档案能够减少用户查询的空间。等通过文档集如该专家所发送的邮件来表示候选专家，再通过不同信息检索模型向量空间模型和隐语义模型来计算文档集与检索主题之间的相似性。等根据每个候选专家的姓名和邮件地址来抽取专家信息，然后依据这些信息给每个候选专家建立档案，其实验结果显示，其检索性能好坏关键取决于识别专家姓名的能力。年，在参加的专家检索任务中，提出了专家语言模型，利用信息检索中的语言模型计算专家档案产生查询的概率，以此来给专家排序。等在基于社区的问答服务中研究了专家检索。并通过构建不同大小的专家档案来进行研究，最后他们得出这样的结论，专家档案中包含的专家证据越多则，fi，，fififi，fi，，fi，，，，专家检索方法，但该方法将每个文档同等对待，缺乏可行性。等在年提出的利用资源描述框架构建专家档案的方法也可归为此类。在上，些参与者就采用了创建专家档案的方法等通过给专家在个人主页，邮件线程，语料库中的出现频次加权来建立专家档案。等提出了种文档重组方法，该方法能识别各种对候选专家的描述，重组来自不同媒体格式的相关信息，形成候选专家的档案，且证明了建立专家档案能够减少用户查询的空间。等通过文档集如该专家所发送的邮件来表示候选专家，再通过不同信息检索模型向量空间模型和隐语义模型来计算文档集与检索主题之间的相似性。等根据每个候选专家的姓名和邮件地址来抽取专家信息，然后依据这些信息给每个候选专家建立档案，其实验结果显示，其检索性能好坏关键取决于识别专家姓名的能力。年，在案的方法等通过给专家在个人主页，邮件线程，语料库中的出现频次加权来建立专家档案。等提出了种文档重组方法，该方法能识别各种对候选专家的描述，重组来自不同媒体格式的相关信息，方法可以被归为基于档案的专家检索方法，但该方法将每个文档同等对待，缺乏可行性。等在年提出的利用资源描述框架构建专家档案的方法也可归为此类。在上，些参与者就采用了创建专家档文档进行排序，从而可得到候选专家的专长得分。等在年提出用每个专家所在文档中的词语组合成个虚拟文档该文档包含了候选专家的知识，最后利用传统的信息检索方法给这些虚拟文档排序。这种候选专家的个人描述文档。图描述的是基于专家档案法的专家检索流程图，从该图中可知先从各种数据集合中抽取与专家相关的信息，构建各候选专家的个人描述文档，然后对这些描述文档建立索引，最后根据查询主题对这些人描述索引结果集邮件数据库记录文档报告网页„„图基于专家档案的专家检索流程基于专家档案的专家检索的大体思想是专家的专长可以通过用些词语来描述，从各种异构的数据集中抽取出描述专家专长的词，构成对法基于文档的方法基于窗口的方法和基于图的方法。基于专家档案的专家检索抓取所得数据集合信息抽取建立索引检索并排序与各主题相关的专家列表查询主题专家候选人特征信息姓名电子邮箱等各专家候选人个专家主页学术文献科技报告来检索专家。目前，在专家检索领域仍没有种通用的方法，通过分析近几年来专家检索任务中采用的方法，本文将近几年来参与者所采用的方法分为以下四类基于专家档案的方等通过对公司内部网络中的文档和专家建立联系，提取专家专长的表示，从而实现专家检索。等提出了种利用资源描述框架描述专长的形式，并利用了高等院校中常见的专长资源介来向讨论组中的询问者推荐可解答问题的专家。等和等分别利用专家访问互联网的日志和专家访问本地文件的日志，结合被访问网页和文档的主题，来实现类似于专家检索的功能。自动化的专家检索系统。等通过电子邮件交互提取出个专家网络，并通过该网络寻找具有相同兴趣或专长的专家。等利用讨论组中专家的交流提出了种具备专家推荐能力的智能中检索任务之前，其它领域的学者们已对专家检索方法进行了探讨，但并未在检索学界得到较多的关注。早在年，等就通过潜语义标引对研究团体的研究成果文献建立索引作为团体专长的种描述，从而实现兰蒂尔堡大学网站抓取的多语种信息，获得了多语种的专家证据。等利用搜索引擎搜索专家或者专家的相关信息，并将搜索引擎的返回结果作为专家证据的外部数据集。专家检索方法早在年会议设立专家等利用检索出候选专家的出版物来补充专家档案中候选专家的专长信息等将整个互联网作为专家证据的来源。等创建了数据集，该数据集是从荷要考虑企业内部网上的专家证据也要考虑外部网站上的专家证据。把这些从企业内部网之外所获得的专家证据来源称之为外部数据源。如些学术数据库，专利网站或者新闻网站等，都是专家证据的很好来源。组织内部有名望，其在可查询到的网络空间如新闻，博客，学术图书馆中也可能具有定的声誉。以来，研究者们尝试扩展数据集的来源，即从企业内部网扩展到互联网。也就是说在建立专家档案时不但，所以参与者需在数据集中识别出专家的特征信息如姓名与邮件地址。外部数据源语料库和语料库中的数据集都是企业内部网站上抓取的但基于这样的个假设，真正的专家不应该只是在企业或者和等格式的。没有给参与者提供候选专家列表，而只是提供了员工邮件地址的个模板如和等格式的。没有给参与者提供候选专家列表，而只是提供了员工邮件地址的个模板如，所以参与者需在数据集中识别出专家的特征信息如姓名与邮件地址。外部数据源语料库和语料库中的数据集都是企业内部网站上抓取的但基于这样的个假设，真正的专家不应该只是在企业或者组织内部有名望，其在可查询到的网络空间如新闻，博客，学术图书馆中也可能具有定的声誉。以来，研究者们尝试扩展数据集的来源，即从企业内部网扩展到互联网。也就是说在建立专家档案时不但要考虑企业内部网上的专家证据也要考虑外部网站上的专家证据。把这些从企业内部网之外所练突难点抽象函数与函数图象题型分析高考展望抽象函数即没有函数关系式，通过对函数性质的描述，对函数相关知识进行考查，此类题目难度较大，也是近几年来高考命题的热点对函数图象问题，以基本函数为主由基本函数进行简单的图象变换，主要是平行变换和对称变换，这样的题目都离不开函数的单调性与奇偶性常考题型精析题型与函数性质有关的简单的抽象函数问题例湖南已知，分别是定义在上的偶函数和奇函数，且，则等于课标全国Ⅰ设函数，的定义域都为，且是奇函数，是偶函数，则下列结论中正确的是是偶函数是奇函数是奇函数是奇函数点评抽象函数的条件具有般性，对待选择题填空题可用特例法特值法或赋值法也可由函数般性质进行推理变式训练已知是定义在上的偶函数，且以为周期，则“为，上的增函数”是“为，上的减函数”的既不充分也不必要条件充分而不必要条件必要而不充分条件充要条件题型二与抽象函数有关的综合性问题例辽宁已知定义在，上的函数满足对所有，且，有若对所有，恒成立，则的最小值为点评让抽象函数不再抽象的方法主要是赋值法和单调函数法，因此学会赋值判断并掌握函数单调性和奇偶性是必须过好的两关，把握好函数的性质解答抽象函数问题时，学生往往盲目地用指数对数函数等代替函数来解答问题而导致出错，要明确抽象函数是具有些性质的类函数而不是具体的个函数，因此掌握这类函数的关键是把握函数的性质以及赋值的方法变式训练对于函数，若在定义域内存在实数，满足，则称为“局部奇函