| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 第一节 研究意义 | 第12-13页 |
| 第二节 国内外研究现状及发展动态分析 | 第13-16页 |
| 一、国内外信息技术发展概况 | 第13页 |
| 二、实体关系提取的发展 | 第13-14页 |
| 三、跨文本信息融合、信息知识表达和信息发现发展动态 | 第14-15页 |
| 四、社交网络的兴起 | 第15页 |
| 五、基于图结构的存储和计算 | 第15-16页 |
| 第三节 研究内容 | 第16-18页 |
| 一、基于图的信息融合算法研究 | 第17页 |
| 二、实体信息网络图算法研究 | 第17-18页 |
| 第四节 研究目标 | 第18-19页 |
| 第二章 图论相关问题 | 第19-28页 |
| 第一节 定义与符号 | 第19-20页 |
| 第二节 图数据结构与图存储 | 第20-22页 |
| 一、传统的表数据结构 | 第20-21页 |
| 二、图数据结构 | 第21-22页 |
| 第三节 图计算的算法研究 | 第22-28页 |
| 一、子图查询与过滤 | 第23页 |
| 二、图的融合 | 第23-24页 |
| 三、图的矩阵运算 | 第24-28页 |
| 第三章 信息网络图的构建 | 第28-35页 |
| 第一节 实体抽取 | 第28-30页 |
| 第二节 实体信息网络图 | 第30-31页 |
| 第三节 信息融合算法 | 第31-35页 |
| 一、字符串相似度算法 | 第31-32页 |
| 二、窗口范围相似度算法 | 第32页 |
| 三、实体关系相似度算法 | 第32-35页 |
| 第四章 信息网络图的算法 | 第35-42页 |
| 第一节 热点实体计算 | 第35-36页 |
| 第二节 实体耦合度计算 | 第36-37页 |
| 第三节 信息图预测算法 | 第37-38页 |
| 第四节 基于图的相关矩阵计算 | 第38-41页 |
| 第五节 基于图的聚类算法 | 第41-42页 |
| 第五章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 附录 | 第47-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第55页 |