| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究内容与目的 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 国内外研究现状 | 第12-19页 |
| 2.1 本体对齐 | 第12-13页 |
| 2.2 知识图谱 | 第13-14页 |
| 2.3 实体对齐 | 第14-17页 |
| 2.4 属性对齐 | 第17-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 基于多视图融合的实体对齐 | 第19-42页 |
| 3.1 实体对齐任务 | 第19-25页 |
| 3.1.1 实体对齐面临的问题 | 第19页 |
| 3.1.2 在线百科 | 第19-21页 |
| 3.1.3 实体对齐 | 第21-24页 |
| 3.1.4 多视图融合 | 第24-25页 |
| 3.2 基于多视图融合的实体对齐方法 | 第25-41页 |
| 3.2.1 实体对齐框架及算法流程 | 第25-26页 |
| 3.2.2 网页信息采集 | 第26-32页 |
| 3.2.3 语料预处理 | 第32-33页 |
| 3.2.4 特征提取和权重计算 | 第33-35页 |
| 3.2.5 多视图融合模型 | 第35-36页 |
| 3.2.6 基于多视图融合的BIRCH层次聚类实体对齐方法 | 第36-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于词向量的属性对齐 | 第42-52页 |
| 4.1 属性对齐的任务 | 第42-46页 |
| 4.1.1 属性对齐面临的问题 | 第42-44页 |
| 4.1.2 词向量 | 第44页 |
| 4.1.3 Word2vec原理 | 第44-46页 |
| 4.2 基于词向量的属性对齐 | 第46-51页 |
| 4.2.1 属性对齐框架及算法流程 | 第46-48页 |
| 4.2.2 基于词向量的属性对齐方法 | 第48-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 系统实现与实验结果分析 | 第52-74页 |
| 5.1 实体对齐和属性对齐系统 | 第52-55页 |
| 5.1.1 系统主要功能 | 第52页 |
| 5.1.2 系统体系结构 | 第52-55页 |
| 5.2 实验数据 | 第55-57页 |
| 5.3 评估指标 | 第57页 |
| 5.4 实体对齐实验结果及分析 | 第57-69页 |
| 5.5 属性对齐实验结果及分析 | 第69-73页 |
| 5.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80页 |