| Abstract | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究目的和意义 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作和创新点 | 第13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 语义相似度及属性词典 | 第15-28页 |
| ·语义相似度 | 第15-25页 |
| ·语义相似度相关定义 | 第15-16页 |
| ·语义相似度关联因素 | 第16-17页 |
| ·基于同义词词林的语义相似度 | 第17-19页 |
| ·基于知网的语义相似度 | 第19-25页 |
| ·属性词典 | 第25-27页 |
| ·基本原理 | 第25页 |
| ·模型介绍 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 Deep Web 下基于语义相似度方法研究 | 第28-38页 |
| ·语义相似度计算 | 第28-31页 |
| ·方法介绍 | 第28-30页 |
| ·语义相似度评估标准 | 第30-31页 |
| ·改进的语义相似度的计算方法 | 第31-37页 |
| ·方法介绍 | 第31-32页 |
| ·基于同义词词林的相关词获取算法 | 第32-33页 |
| ·基于知网（HowNet）的语义相似度 | 第33-35页 |
| ·基于阈值的匹配算法 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 Deep Web 数据库检索部分的实现 | 第38-46页 |
| ·系统架构 | 第38-41页 |
| ·三层架构介绍 | 第38-39页 |
| ·三层架构的优势 | 第39-40页 |
| ·三层架构的缺陷 | 第40-41页 |
| ·相关数据源配置 | 第41-42页 |
| ·ODBC 相关定义 | 第41-42页 |
| ·数据库配置文件 | 第42页 |
| ·属性词典 | 第42-44页 |
| ·以 SQL Server 2008R2 为例 | 第42-44页 |
| ·属性词典生成步骤 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 实验测试与分析 | 第46-52页 |
| ·测试方案和测试环境 | 第46页 |
| ·测试方案 | 第46页 |
| ·测试环境 | 第46页 |
| ·基于相似度计算模型的 Deep Web 数据库检索 | 第46-49页 |
| ·获得关键词的相关词 | 第46-47页 |
| ·相关词语义分析 | 第47页 |
| ·语义相似度计算过程 | 第47-49页 |
| ·实验结果监测与分析 | 第49-50页 |
| ·评估指标选择 | 第49页 |
| ·实验结果统计与分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·工作总结 | 第52页 |
| ·未来研究重点与方向 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第58页 |