面向语义网浏览的实体属性分组方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 语义网及链接数据简介 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 相关工作 | 第18-22页 |
| 2.1 典型的语义网浏览器 | 第18-19页 |
| 2.2 实体属性分组 | 第19-22页 |
| 第三章 一种实体属性的分类方法 | 第22-42页 |
| 3.1 问题定义 | 第22-23页 |
| 3.2 实体属性分类示例 | 第23-24页 |
| 3.3 实体属性分类方法PropAllo流程 | 第24-27页 |
| 3.4 获取适用于属性的实体类型 | 第27-30页 |
| 3.4.1 基于本体公理获取适用于属性的类型 | 第27-28页 |
| 3.4.2 基于使用情况获取适用于属性类型 | 第28-30页 |
| 3.5 动态分配属性到相关实体类型 | 第30-37页 |
| 3.5.1 基于EBMC模型选出Top-K个类型 | 第30-34页 |
| 3.5.2 约束分配到同一类型的属性的数量 | 第34-36页 |
| 3.5.3 分配属性到选出的类型中 | 第36页 |
| 3.5.4 选中类型以及分配到类型的属性排序 | 第36-37页 |
| 3.6 实验评估 | 第37-41页 |
| 3.6.1 数据预处理 | 第37-38页 |
| 3.6.2 度量指标 | 第38-40页 |
| 3.6.3 实验结果与分析 | 第40-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于聚类算法的属性分组 | 第42-52页 |
| 4.1 问题描述 | 第42页 |
| 4.2 属性关联度度量指标 | 第42-46页 |
| 4.2.1 属性的词汇相似度 | 第43页 |
| 4.2.2 属性的语义关联度 | 第43-44页 |
| 4.2.3 基于属性分布的属性关联度 | 第44-45页 |
| 4.2.4 基于属性取值的属性关联度 | 第45页 |
| 4.2.5 基于属性取值类型的属性关联度 | 第45-46页 |
| 4.3 度量指标的组合 | 第46-47页 |
| 4.4 实验评估 | 第47-52页 |
| 4.4.1 聚类算法 | 第48页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第48-50页 |
| 4.4.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 实验评估 | 第52-58页 |
| 5.1 基于黄金标准评估属性分组 | 第52-53页 |
| 5.1.1 实验系统 | 第52-53页 |
| 5.1.2 实验结果与分析 | 第53页 |
| 5.2 用户评估属性分组 | 第53-58页 |
| 5.2.1 任务设计 | 第54页 |
| 5.2.2 实验设计 | 第54-55页 |
| 5.2.3 实验结果和分析 | 第55-58页 |
| 第六章 总结和展望 | 第58-60页 |
| 6.1 本文总结 | 第58-59页 |
| 6.2 进一步工作 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 简历与科研成果 | 第67-68页 |
