数据集成中本体映射的研究
| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| 1．1 课题背景、研究现状及研究水平 | 第8-10页 |
| 1．2 研究内容 | 第10页 |
| 1．3 研究意义 | 第10页 |
| 1．4 本文的工作和组织结构 | 第10-12页 |
| 1．4．1 本文的工作 | 第10-11页 |
| 1．4．2 本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 基于本体的数据集成与本体映射 | 第12-24页 |
| 2．1 本体的基本知识 | 第12-16页 |
| 2．1．1 语义 Web与本体 | 第12-13页 |
| 2．1．2 本体的定义 | 第13-14页 |
| 2．1．3 本体的研究内容 | 第14-15页 |
| 2．1．4 本体的应用 | 第15-16页 |
| 2．2 基于本体的数据集成 | 第16-19页 |
| 2．2．1 本体在数据集成中的作用 | 第16-17页 |
| 2．2．2 基于本体的数据集成的方法 | 第17-18页 |
| 2．2．3 基于本体的数据集成的基本步骤 | 第18页 |
| 2．2．4 基于本体的数据集成的映射 | 第18-19页 |
| 2．3 本体映射 | 第19-23页 |
| 2．3．1 本体映射的概念 | 第19页 |
| 2．3．2 已有支持本体映射的工具 | 第19-20页 |
| 2．3．3 已有本体映射方法 | 第20-23页 |
| 2．4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 一个综合相似度计算模型 | 第24-36页 |
| 3．1 本体映射存在的问题 | 第24-25页 |
| 3．2 一个综合的相似度计算模型 | 第25-35页 |
| 3．2．1 语义相似度 | 第25-26页 |
| 3．2．2 综合语义相似度计算模型 | 第26-28页 |
| 3．2．3 概念实例相似度的计算 | 第28-30页 |
| 3．2．4 概念定义相似度的计算 | 第30-31页 |
| 3．2．5 概念结构相似度的计算 | 第31-32页 |
| 3．2．6 相似度分量权值的确定策略 | 第32-35页 |
| 3．3 模型分析与评价 | 第35页 |
| 3．4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于综合相似度模型的本体映射 | 第36-44页 |
| 4．1 基于综合相似度模型的本体映射方法 | 第36-38页 |
| 4．1．1 基本思路 | 第36-38页 |
| 4．1．2 映射关系的发现 | 第38页 |
| 4．2 基于综合相似度模型的本体映射架构 | 第38-43页 |
| 4．2．1 基本组成 | 第38-41页 |
| 4．2．2 设计思路 | 第41-43页 |
| 4．3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 综合相似度模型模拟实验 | 第44-56页 |
| 5．1 两个实验本体 | 第44-47页 |
| 5．2 实验结果及分析 | 第47-54页 |
| 5．2．1 概念实例相似度 | 第47-48页 |
| 5．2．2 概念定义相似度 | 第48-51页 |
| 5．2．3 概念结构相似度 | 第51-52页 |
| 5．2．4 综合语义相似度 | 第52-54页 |
| 5．3 实验结论 | 第54-55页 |
| 5．4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结和未来工作 | 第56-59页 |
| 6．1 本文总结 | 第56-57页 |
| 6．2 进一步研究方向 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第65页 |
