基于知识图谱的情报关联分析方法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 课题的研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 课题的意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 主要研究内容和预期研究结果 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织 | 第16-17页 |
| 第2章 相关技术理论基础 | 第17-29页 |
| 2.1 知识图谱技术简介 | 第17-20页 |
| 2.1.1 知识图谱的概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 知识图谱的构建 | 第18-19页 |
| 2.1.3 知识图谱的主要任务 | 第19页 |
| 2.1.4 知识图谱的应用 | 第19-20页 |
| 2.2 基于知识图谱关系推理方法 | 第20-26页 |
| 2.2.1 基于知识嵌入表示的距离模型 | 第20-23页 |
| 2.2.2 图特征模型 | 第23-24页 |
| 2.2.3 混合模型 | 第24-26页 |
| 2.3 知识图谱的存储与查询方法 | 第26-28页 |
| 2.3.1 基于RDF的知识图谱表示 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基于RDF的知识图谱查询技术 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于双向路径的知识图谱关系推理方法 | 第29-43页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 研究概述 | 第29-32页 |
| 3.3 BPTransE模型 | 第32-38页 |
| 3.3.1 关系子图的构建 | 第32-33页 |
| 3.3.2 关系路径发现和可靠性分析 | 第33-37页 |
| 3.3.3 联合推理模型 | 第37-38页 |
| 3.4 模型优化和实现细节 | 第38-39页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第39-42页 |
| 3.5.1 实验数据集 | 第39页 |
| 3.5.2 实验平台及环境 | 第39页 |
| 3.5.3 实验方法及评价指标 | 第39-40页 |
| 3.5.4 实验结果及分析 | 第40-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于扩展的RDF知识图谱关联查询方法 | 第43-61页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 研究概述 | 第43-45页 |
| 4.3 基于扩展的三元组模式 | 第45-50页 |
| 4.3.1 三元组模式的扩展方法 | 第45-46页 |
| 4.3.2 基于IDF和信息熵的三元组加权方法 | 第46-49页 |
| 4.3.3 基于扩展的三元组模式查询 | 第49-50页 |
| 4.4 基于三元组相似度的关联查询方法 | 第50-54页 |
| 4.4.1 三元组相似度的计算 | 第50-52页 |
| 4.4.2 查询松弛算法 | 第52-54页 |
| 4.5 查询结果集的top-k选择 | 第54-55页 |
| 4.6 实验结果及分析 | 第55-59页 |
| 4.6.1 实验数据集 | 第55页 |
| 4.6.2 实验平台及环境 | 第55页 |
| 4.6.3 实验方法及评价指标 | 第55-57页 |
| 4.6.4 实验结果及分析 | 第57-59页 |
| 4.7 本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
