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基于知识的地理空间语义融合与相似度测量研究

本论文创新点第5-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-10页
第一章 绪论第16-40页
    1.1 研究背景第16-20页
        1.1.1 语言学转向的具体体现第16-18页
        1.1.2 大数据时代的必然需求第18-20页
    1.2 研究意义第20-21页
    1.3 国内外研究进展第21-36页
        1.3.1 地理空间语义相关的应用研究领域第23-32页
        1.3.2 地理空间语义融合与相似度测量相关研究第32-36页
        1.3.3 存在问题第36页
    1.4 研究内容第36-38页
    1.5 论文组织结构与章节内容第38-40页
第二章 地理空间语义第40-68页
    2.1 地理空间语义三角第40-43页
    2.2 基于知识的地理空间语义理解第43-49页
        2.2.1 哲学本体论(Ontology)第44页
        2.2.2 信息科学领域中的本体第44-45页
        2.2.3 概念语义的知识表达形式第45-49页
    2.3 基于数据的地理空间语义第49-53页
        2.3.1 基于语料库(Corpus-based)的语义理解第50-52页
        2.3.2 地点语义(Place Semantic)第52-53页
    2.4 地图语义与图像语义第53-56页
    2.5 地理空间语义的形式化第56-60页
        2.5.1 本体语言第56-57页
        2.5.2 OWL本体语言第57-58页
        2.5.3 OWL语法第58-60页
    2.6 地理本体构建第60-65页
        2.6.1 地理本体构建方法第60-62页
        2.6.2 本体构建工具Protege第62-63页
        2.6.3 地理本体构建实验第63-65页
    2.7 本章小结第65-68页
第三章 基于知识的地理空间语义融合第68-88页
    3.1 语义融合策略第68-71页
    3.2 数学基础第71-77页
        3.2.1 序理论与格论基础第72-73页
        3.2.2 形式背景与概念格第73-74页
        3.2.3 粗糙集理论基础第74-76页
        3.2.4 信息熵第76-77页
    3.3 权重概念格构建与约减第77-79页
        3.3.1 加权形式背景第77-78页
        3.3.2 权重概念格构建第78页
        3.3.3 权重概念格约减第78-79页
    3.4 融合实验与讨论第79-86页
        3.4.1 融合权重概念格构建实验第79-82页
        3.4.2 融合权重概念格约减实验第82-86页
    3.5 本章小结第86-88页
第四章 基于知识的地理空间语义相似度测量第88-112页
    4.1 语义相似度测量分类第88-99页
        4.1.1 基于语料库的语义相似度测量第88-92页
        4.1.2 基于知识的语义相似度测量第92-99页
    4.2 语义相似度测量策略第99-101页
    4.3 基于权重概念格的语义相似度第101-104页
        4.3.1 相对层次深度第101-102页
        4.3.2 语义相似度第102-104页
    4.4 实例分析与讨论第104-109页
    4.5 本章小结第109-112页
第五章 实验平台设计与实现第112-122页
    5.1 开发环境第112页
    5.2 功能模块第112-113页
    5.3 实验展示第113-120页
        5.3.1 权重概念格构建第114-116页
        5.3.2 权重概念格约减第116-119页
        5.3.3 相似度计算第119-120页
    5.4 本章小结第120-122页
第六章 总结与展望第122-126页
    6.1 本研究的主要工作第122-123页
    6.2 本研究的主要学术贡献第123-124页
    6.3 进一步的工作第124-126页
参考文献第126-146页
攻博期间发表的与学位论文相关的科研成果目录第146-148页
攻读博士学位期间参与的课题情况第148-150页
致谢第150-151页

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