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应用粗糙集的多来源关联数据排序研究

摘要第6-7页
Abstract第7页
1 绪论第11-18页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
        1.2.1 关联数据的研究现状第13-14页
        1.2.2 关联数据检索和排序的研究现状第14-15页
        1.2.3 粗糙集理论的研究现状第15页
    1.3 本文的研究内容和结构第15-18页
2 相关概念及理论第18-32页
    2.1 关联数据和多来源关联数据第18-20页
    2.2 关联数据的发布、检索和排序第20-27页
        2.2.1 关联数据的发布第20-22页
        2.2.2 关联数据的检索第22-26页
        2.2.3 关联数据的排序第26-27页
    2.3 粗糙集的概念推导第27-29页
        2.3.1 二元关系和等价关系第27页
        2.3.2 知识和不可分辨关系第27-29页
        2.3.3 上近似、下近似和粗糙集第29页
    2.4 粗糙集的属性约简第29-32页
3 基于属性约简的统一RDF词表构建第32-40页
    3.1 统一RDF词表构建模型第32-35页
    3.2 基于属性重要性的求核第35-37页
        3.2.1 属性重要性的计算第35页
        3.2.2 求核算法的原理、流程和描述第35-37页
    3.3 基于属性重要性的属性约简第37-40页
        3.3.1 启发式属性约简第37-38页
        3.3.2 属性约简算法的原理、流程和描述第38-40页
4 多来源关联数据综合排序模型第40-51页
    4.1 构建多来源关联数据综合排序模型第40-43页
        4.1.1 构建原则第40-41页
        4.1.2 模型构建第41-43页
    4.2 根据模型计算检索结果评价第43-47页
        4.2.1 数据集层面的评价第43-44页
        4.2.2 资源实体层面的评价第44-45页
        4.2.3 匹配层面的评价第45-47页
    4.3 综合评价公式和实验结果第47-51页
5 总结与展望第51-53页
    5.1 总结第51-52页
    5.2 对于未来工作的展望第52-53页
参考文献第53-57页
攻读硕士学位期间参加的项目和发表的学术论文第57-58页
致谢第58页

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