基于语义推理的中文食品推荐系统研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 问题的研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 国外食品推荐系统研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内食品推荐系统研究现状 | 第10页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 语义网技术介绍 | 第12-26页 |
| 2.1 语义网基本概念 | 第12-13页 |
| 2.2 语义 Web 程序设计的主要组件 | 第13-14页 |
| 2.3 语义 Web 的数据模型 | 第14-16页 |
| 2.3.1 资源描述框架 RDF | 第14-15页 |
| 2.3.2 RDF 的序列化 | 第15-16页 |
| 2.4 融入语义信息 | 第16-19页 |
| 2.5 语义推理 | 第19-22页 |
| 2.6 语义网工具介绍 | 第22-25页 |
| 2.6.1 语义 Web 框架 | 第22-23页 |
| 2.6.2 Jena 框架介绍 | 第23-25页 |
| 2.7 小结 | 第25-26页 |
| 第三章 系统设计 | 第26-35页 |
| 3.1 食品信息获取 | 第26-27页 |
| 3.2 食品本体模型 | 第27-32页 |
| 3.2.1 构建方法 | 第27-28页 |
| 3.2.2 食品领域相关知识 | 第28页 |
| 3.2.3 抽取领域核心概念 | 第28页 |
| 3.2.4 确定本体层次结构 | 第28页 |
| 3.2.5 定义概念类、关系和属性 | 第28-30页 |
| 3.2.6 本体评估 | 第30-32页 |
| 3.3 食品本体推理 | 第32页 |
| 3.4 相似度计算 | 第32-33页 |
| 3.5 系统评价 | 第33-35页 |
| 第四章 编码及实现 | 第35-41页 |
| 4.1 系统模块组成 | 第35-36页 |
| 4.2 基础数据模块 | 第36-37页 |
| 4.3 使用 Jena 框架进行食品本体推理 | 第37-38页 |
| 4.4 相似度计算模块 | 第38-39页 |
| 4.5 食品推荐模块 | 第39-40页 |
| 4.6 小结 | 第40-41页 |
| 第五章 实验及结果 | 第41-46页 |
| 5.1 实验环境 | 第41页 |
| 5.2 实验数据来源 | 第41页 |
| 5.3 实验方法 | 第41-44页 |
| 5.3.1 食品信息的获取 | 第41-43页 |
| 5.3.2 菜系关系设定 | 第43-44页 |
| 5.3.3 食品信息推理 | 第44页 |
| 5.3.4 相似度计算 | 第44页 |
| 5.4 研究结果分析 | 第44-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-47页 |
| 6.1 工作总结 | 第46页 |
| 6.2 展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 附录 A 攻读学位期间发表的论文 | 第50-51页 |
| 详细中文摘要 | 第51-52页 |
| 详细英文摘要 | 第52-53页 |
