本书第1章主要阐述了研究背景、研究内容、研究意义、研究思路和研究框架。第2章从突发事件演化规律、突发事件采集、突发事件案例知识库、规则知识库、分类、分级、粒计算以及其在突发事件的应用等方面进行文献综述，总结了上述方面的研究现状，指出当前研究中存在的问题与不足。第3章对本书用到的粒计算框架下的经典粗糙集、层次粗糙集、云模型、云变换和组织组织中的主题词表、知识分类、知识库等相关内容进行了概述。其后第4～8章分别为面向大数据的突发事件物联网数据采集、基于突发事分类体系与演化模型的突发事件案例知识库构建、基于突发事件分类特征词典的突发事件分类模型构建、基于云模型的突发事件分级模型构建、基于层次粗糙集的突发事件规则知识库构建。最后，从整体上梳理本书的主要研究内容，并指出了本研究存在的不足之处以及进一步的研究计划。

张艳琼，女，南京大学情报学博士。现任教于南京特殊教育师范学院。江苏省第六期“333高层次人才培养工程”第三层次培养对象，江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养对象。主要从事智能信息处理、手语知识挖掘等研究。主持国家社会科学基金年度项目1项，省厅级项目3项，公开发表学术论文20余篇。

第1章 绪论
1.1 问题提出
1.2 研究内容及意义
1.2.1 研究内容
1.2.2 研究意义
1.3 研究方法和研究思路
1.3.1 研究方法
1.3.2 研究思路
1.4 本文创新点
1.5 内容框架
第2章 相关研究综述
2.1 突发事件演化研究现状
2.1.1 突发事件生命周期研究
2.1.2 突发事件演化研究
2.2 突发事件数据采集研究现状
2.3 突发事件知识库研究现状
2.3.1 突发事件案例库与分类、分级研究现状
2.3.2 突发事件知识与知识库研究现状
2.3.3 突发事件决策与策略库研究现状
2.4 粒计算及其在突发事件的应用
2.4.1 粒计算的研究现状
2.4.2 粒计算在突发事件的应用
2.5 相关研究述评
第3章 相关理论概述
3.1 粒计算
3.1.1 粗糙集模型
3.1.2 云模型
3.1.3 多粒度云模型
3.2 知识组织
3.2.1 主题词表
3.2.2 知识分类
3.2.3 知识库
第4章 面向大数据的突发事件物联网数据采集
4.1 物联网驱动的突发事件网络舆情验证机制
4.2 突发事件物联网情报采集
4.2.1 突发事件情报源的物联网构建
4.2.2 物联网和大数据协同驱动的突发事件情报采集
4.2.3 大数据驱动的突发事件分析
4.3 本章小结
第5章 基于突发事件分类体系与演化模型的突发事件案例知识库构建
5.1 突发事件案例的特点
5.2 突发事件案例知识库设计原理
5.2.1 突发事件案例知识库纵向层次结构组织
5.2.2 突发事件案例知识库横向结构组织
5.2.3 突发事件案例知识库组织结构关系
5.3 突发事件案例编码与组织
5.3.1 突发事件分类体系编码规则
5.3.2 突发事件案例组织
5.3.3 突发事件演化关系表示与组织
5.4 案例知识库构建过程
5.5 突发事件案例知识库构建示例
5.6 本章小结
第6章 基于突发事件分类特征词典的突发事件分类模型研究
6.1 突发事件分类模型设计
6.1.1 突发事件分类的特点
6.1.2 突发事件分类模型思路设计
6.2 构建基于分类特征词典的突发事件分类模型具体步骤
6.2.1 构建突发事件分类特征词典
6.2.2 基于突发事件分类特征词典的分类方法的确定
6.3 实例分析
6.4 本章小结
第7章 基于云模型的突发事件分级模型
7.1 我国突发事件分级规定与分级影响因素分析
7.2 基于云模型的突发事件分级模型
7.2.1 基于云模型的突发事件分级的思路
7.2.2 突发事件分级模型具体步骤
7.3 实例分析
7.4 本章小结
第8章 基于层次粗糙集的突发事件规则知识库构建
8.1 基于层次粗糙集的突发事件规则知识库构建思路
8.2 突发事件属性概念层次树构建
8.2.1 构建字符型属性概念层次树
8.2.2 构建语言值属性概念层次树
8.2.3 构建数值型属性概念层次树
8.3 数据转化
8.4 层次知识规则挖掘
8.4.1 数据约简
8.4.2 层次决策规则分析
8.5 突发事件规则知识库的应用
8.5.1 应用一突发事件智能检索
8.5.2 应用二突发事件预测分析
8.5.3 应用小结
8.6 突发事件规则知识库的规则存储
8.7 突发事件规则知识库的规则维护
8.8 本章小结
第9章 总结与展望
9.1 本书的主要研究内容总结
9.2 本书存在的不足
9.3 进一步的研究工作展望
参考文献
附录1 国家突发公共事件总体应急预案
附录2 中华人民共和国突发事件应对法