| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 表格目录 | 第12-13页 |
| 图形目录 | 第13-15页 |
| 英文缩略语表 | 第15-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-26页 |
| ·研究背景及意义 | 第17-18页 |
| ·本体构建研究现状 | 第18-19页 |
| ·KDD 核心理论的研究现状 | 第19-22页 |
| ·聚类分析理论的发展及现状 | 第20-21页 |
| ·分类分析理论的发展及现状 | 第21页 |
| ·关联规则的发展及现状 | 第21-22页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第22-23页 |
| ·本文的主要研究贡献及论文结构 | 第23-26页 |
| ·本文的主要贡献 | 第23-24页 |
| ·论文结构 | 第24-26页 |
| 第二章 领域本体的构建理论及技术 | 第26-41页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·领域本体建模元语 | 第26-27页 |
| ·领域本体建模语言 | 第27-33页 |
| ·XML 语言 | 第28-29页 |
| ·RDF/RDFS 语言 | 第29-30页 |
| ·OWL 语言及其子语言 | 第30-33页 |
| ·领域本体建模的相关理论 | 第33-36页 |
| ·领域本体的建模规则 | 第33页 |
| ·本体的手工构建模型理论 | 第33-35页 |
| ·本体自动/半自动建模理论 | 第35-36页 |
| ·本文采用的领域本体构建模型 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 领域本体的框架设计 | 第41-57页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·命名空间 | 第42-43页 |
| ·Ontology 头部模型 | 第43-44页 |
| ·领域本体的框架建模 | 第44-56页 |
| ·概念建模与提取 | 第46-47页 |
| ·领域本体概念体系建立 | 第47-48页 |
| ·领域概念关系及其分层建模 | 第48-52页 |
| ·实例分析 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于聚类、分类分析的领域本体概念拓展 | 第57-83页 |
| ·基于AP 的聚类分析 | 第57-69页 |
| ·AP 算法思想 | 第58-59页 |
| ·可变相似性度量的近邻传播聚类算法思想 | 第59-66页 |
| ·实验及其结果分析 | 第66-69页 |
| ·基于AP-SVM 聚类分析的领域概念聚类方法研究 | 第69-82页 |
| ·领域概念聚类问题 | 第70-71页 |
| ·领域概念聚类的算法思想 | 第71-78页 |
| ·实验及其分析 | 第78-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 基于多维关联规则的本体规则扩展方法研究 | 第83-109页 |
| ·引言 | 第83页 |
| ·KDD 技术扩展本体规则总体思想 | 第83-84页 |
| ·多维关联规则与本体概念之间转换及映射模型 | 第84-87页 |
| ·规则一致性推理机设计——多维关联规则与概念本体规则的一致性检测、维护 | 第87-101页 |
| ·基于样本空间的规则模型 | 第89-93页 |
| ·一致性规则的数学模型 | 第93-95页 |
| ·基于规则的一致性判则及其算法 | 第95-101页 |
| ·实验与结果分析 | 第101-107页 |
| ·实验设计 | 第101-103页 |
| ·实验及其结果分析 | 第103-107页 |
| ·本章小结 | 第107-109页 |
| 第六章 基于本体的领域知识重用方法研究 | 第109-122页 |
| ·引言 | 第109-110页 |
| ·基于知识表示的知识重用策略 | 第110-116页 |
| ·知识重用方法的框架结构 | 第111-112页 |
| ·知识重用策略的语义模型 | 第112-115页 |
| ·知识重用算法 | 第115-116页 |
| ·实验及结果分析 | 第116-121页 |
| ·本章小结 | 第121-122页 |
| 第七章 总结与展望 | 第122-125页 |
| ·本课题研究的结论与成果 | 第122-123页 |
| ·进一步研究的问题 | 第123-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
| 参考文献 | 第126-140页 |
| 科研成果 | 第140-141页 |
| 论文成果 | 第140-141页 |
| 项目成果 | 第141页 |