| 第一章 绪论 | 第1-18页 |
| 1．1 引言 | 第13-14页 |
| 1．2 语义 WEB的体系结构 | 第14-16页 |
| 1．3 课题研究目的和研究成果 | 第16-17页 |
| 1．4 论文的章节组织 | 第17-18页 |
| 第二章 语义 WEB的相关技术 | 第18-30页 |
| 2．1 语义与知识本体的关系 | 第18-19页 |
| 2．2 本体 | 第19-22页 |
| 2．2．1 本体的概念 | 第19-20页 |
| 2．2．2 本体的分类及构成 | 第20-21页 |
| 2．2．3 本体的功能 | 第21-22页 |
| 2．3 本体描述语言比较 | 第22-26页 |
| 2．3．1 RDF、RDF-S | 第23-24页 |
| 2．3．2 OIL语言介绍 | 第24-25页 |
| 2．3．3 OWL语言介绍 | 第25-26页 |
| 2．3．4 其它本体语言介绍 | 第26页 |
| 2．4 网络本体支持工具 | 第26-27页 |
| 2．5 基于本体的信息系统基本结构 | 第27-29页 |
| 2．5．1 基于本体的信息检索引擎 | 第28页 |
| 2．5．2 本体共享的数据访问 | 第28-29页 |
| 2．5．3 本体映射的数据访问 | 第29页 |
| 2．6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 本体中实体的语义相似度和相关度 | 第30-48页 |
| 3．1 语义相关度与相似度 | 第30-32页 |
| 3．2 常见的相似性度量方法 | 第32-35页 |
| 3．2．1 常见的相似性度量方法介绍 | 第32-34页 |
| 3．2．2 现有相似性计算方法在本体环境中的局限性 | 第34-35页 |
| 3．3 同一本体中相似性计算方法 | 第35-38页 |
| 3．4 同一本体中概念的语义相关度 | 第38-41页 |
| 3．5 不同本体中概念相似性计算方法 | 第41-42页 |
| 3．6 语义相似度和相关度实现 | 第42-47页 |
| 3．7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于语义度量的本体映射 | 第48-63页 |
| 4．1 本体映射 | 第48-50页 |
| 4．2 本体映射方法 | 第50-53页 |
| 4．2．1 InfoSleuth的参考本体 | 第51页 |
| 4．2．2 KRAFT的本体聚类 | 第51页 |
| 4．2．3 斯坦福大学的本体代数 | 第51-52页 |
| 4．2．4 其他本体映射方法 | 第52-53页 |
| 4．2．5 现有本体映射方法的不足 | 第53页 |
| 4．3 基于语义度量的本体映射 | 第53-55页 |
| 4．4 具体措施 | 第55-59页 |
| 4．4．1 标准化 | 第55-56页 |
| 4．4．2 候选映射选择 | 第56页 |
| 4．4．3 相似性计算与综合 | 第56-58页 |
| 4．4．4 阈值的选取及生成映射 | 第58-59页 |
| 4．5 时间性能 | 第59-61页 |
| 4．5．1 时间性能 | 第59页 |
| 4．5．2 时间性能的改进 | 第59-60页 |
| 4．5．3 时间复杂度分析 | 第60-61页 |
| 4．6 总结及相关工作的分析 | 第61-63页 |
| 第五章 在不同本体环境下语义信息智能推理检索 | 第63-74页 |
| 5．1 语义检索 | 第63-64页 |
| 5．2 基于 RDF的语义查询 | 第64-69页 |
| 5．2．1 RDF查询 | 第64-66页 |
| 5．2．2 RDFS语义查询 | 第66-69页 |
| 5．3 不同本体环境下的语义检索过程 | 第69-70页 |
| 5．4 具体步骤 | 第70-73页 |
| 5．4．1 初始查询 Q~i的建立 | 第70-71页 |
| 5．4．2 建立本体映射 M~(i-j) | 第71页 |
| 5．4．3 查询变换 | 第71-72页 |
| 5．4．4 执行 RDFS闭包的语义查询 | 第72页 |
| 5．4．5 确定查询结果的重要程度 | 第72-73页 |
| 5．5 本章小结及未来工作 | 第73-74页 |
| 第六章 全文总结和未来的工作 | 第74-76页 |
| 6．1 全文总结 | 第74页 |
| 6．2 未来工作 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第80页 |