| 表目录 | 第7-8页 |
| 图目录 | 第8-9页 |
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 Web 人名实体辨析的发展现状和相关技术 | 第12-15页 |
| 1.2.1 Web 人名实体静态属性关联技术 | 第12-14页 |
| 1.2.2 聚类分析技术 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的创新性研究成果 | 第15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 Web 人名实体辨析框架设计 | 第17-22页 |
| 2.1 Web 人名实体辨析分析 | 第17-20页 |
| 2.1.1 Web 人名实体辨析相关术语 | 第17-18页 |
| 2.1.2 Web 人名实体辨析研究内容 | 第18-19页 |
| 2.1.3 Web 人名实体辨析难点分析及解决方法 | 第19-20页 |
| 2.2 Web 人名实体辨析框架 | 第20-21页 |
| 2.2.1 预处理 | 第21页 |
| 2.2.2 辨析特征抽取 | 第21页 |
| 2.2.3 距离计算 | 第21页 |
| 2.2.4 网页聚类 | 第21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于 Markov 逻辑网的 Web 人名实体静态属性关联算法 | 第22-37页 |
| 3.1 Web 网页结构划分 | 第22-25页 |
| 3.1.1 Web 网页分类 | 第22-23页 |
| 3.1.2 Web 网页数据组织 | 第23-24页 |
| 3.1.3 VIPS 算法 | 第24-25页 |
| 3.2 当前方法存在的问题和改进思路 | 第25-26页 |
| 3.3 Markov 逻辑网 | 第26-29页 |
| 3.3.1 Markov 逻辑网概念 | 第26-27页 |
| 3.3.2 Markov 逻辑网的推理 | 第27-28页 |
| 3.3.3 Markov 逻辑网的学习 | 第28-29页 |
| 3.4 算法描述 | 第29-36页 |
| 3.4.1 网页预处理 | 第29-30页 |
| 3.4.2 关联算法及逻辑表达 | 第30-32页 |
| 3.4.3 谓词解析 | 第32-36页 |
| 3.5 本章小节 | 第36-37页 |
| 第四章 基于多特征加权聚类融合的 Web 人名实体辨析算法 | 第37-53页 |
| 4.1 当前辨析聚类方法存在的问题和改进思路 | 第37-38页 |
| 4.2 聚类融合方法 | 第38-41页 |
| 4.2.1 聚类融合的定义 | 第38-39页 |
| 4.2.2 聚类融合的研究内容 | 第39-40页 |
| 4.2.3 聚类融合中的差异性度量 | 第40-41页 |
| 4.3 关键技术 | 第41-50页 |
| 4.3.1 特征的选择和聚类成员的生成 | 第42-45页 |
| 4.3.2 聚类成员的筛选 | 第45-46页 |
| 4.3.3 特征权重计算 | 第46-49页 |
| 4.3.4 共识函数的设计和矩阵划分 | 第49-50页 |
| 4.4 算法描述 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第53-62页 |
| 5.1 实验数据和平台 | 第53页 |
| 5.2 评测方法 | 第53-54页 |
| 5.3 实验内容和步骤 | 第54-55页 |
| 5.3.1 Web 人名实体静态属性关联 | 第54-55页 |
| 5.3.2 多特征 Web 人名实体辨析 | 第55页 |
| 5.4 实验结果 | 第55-60页 |
| 5.4.1 Web 人名实体静态属性关联 | 第55-58页 |
| 5.4.2 多特征 Web 人名实体辨析 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小节 | 第60-62页 |
| 结束语 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
