| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-20页 |
| 第1章 绪论 | 第20-46页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第20-23页 |
| ·研究背景 | 第21-22页 |
| ·研究意义 | 第22-23页 |
| ·国内外研究现状 | 第23-37页 |
| ·本体论与概念格的总体研究进展 | 第23-27页 |
| ·本体构建的研究现状 | 第27-29页 |
| ·本体协调的研究现状 | 第29-36页 |
| ·研究现状述评 | 第36-37页 |
| ·研究内容与研究方法 | 第37-42页 |
| ·研究内容 | 第37-39页 |
| ·研究方法 | 第39-40页 |
| ·研究思路 | 第40-42页 |
| ·论文创新点 | 第42页 |
| ·论文的组织结构 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第2章 基于形式概念分析的概念格理论与技术 | 第46-68页 |
| ·形式概念分析与概念格 | 第46-48页 |
| ·基于形式概念分析的概念格理论的产生 | 第46-47页 |
| ·基于形式概念分析的概念格理论的基本原理 | 第47-48页 |
| ·概念格理论与技术的发展及应用 | 第48-58页 |
| ·概念格在本体工程领域的应用 | 第48-50页 |
| ·概念格在软件开发领域的应用 | 第50-52页 |
| ·概念格在知识发现领域的应用 | 第52-54页 |
| ·概念格在语义网络（Web）检索领域的应用 | 第54-56页 |
| ·概念格相关研究的评价与趋势分析 | 第56-58页 |
| ·概念格建格工具的比较 | 第58-67页 |
| ·基本信息比较 | 第59页 |
| ·形式背景编辑的比较 | 第59-62页 |
| ·概念格视图比较 | 第62-65页 |
| ·关联规则挖掘的比较 | 第65-66页 |
| ·存储管理比较 | 第66-67页 |
| ·综合评价 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第3章 数字图书馆知识组织及其体系结构 | 第68-90页 |
| ·知识组织及其体系结构 | 第68-75页 |
| ·传统的知识组织及其体系结构 | 第68-71页 |
| ·数字时代的网状结构知识组织体系 | 第71-73页 |
| ·知识组织体系演进的路径 | 第73-74页 |
| ·知识组织研究的发展趋势 | 第74-75页 |
| ·知识组织中的知识关联 | 第75-82页 |
| ·知识关联的学源演变溯源 | 第75-79页 |
| ·知识关联的内在机理分析 | 第79-82页 |
| ·知识组织体系的解构与重构 | 第82-89页 |
| ·知识组织体系的解构 | 第83-86页 |
| ·知识组织体系的重构 | 第86-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 第4章 基于概念格的数字图书馆用户知识组织 | 第90-118页 |
| ·基于概念格的数字图书馆用户市场细分 | 第90-98页 |
| ·用户市场细分的系统逻辑模型架构 | 第91-92页 |
| ·细分变量的数据准备与预处理 | 第92-93页 |
| ·基于细分变量的概念格聚类 | 第93-98页 |
| ·基于概念格的数字图书馆用户知识关联规则挖掘 | 第98-106页 |
| ·基于概念格的关联规则挖掘机理 | 第98-100页 |
| ·基于概念格的关联规则挖掘的技术路线 | 第100-101页 |
| ·基于概念格的关联规则挖掘 | 第101-104页 |
| ·基于挖掘结果的用户知识提取 | 第104-106页 |
| ·基于概念格的数字图书馆用户知识序列模式挖掘 | 第106-116页 |
| ·基于概念格的序列模式挖掘的形式化描述 | 第107-110页 |
| ·基于概念格的序列模式挖掘的主要思想 | 第110-112页 |
| ·基于概念格的用户知识序列模式挖掘 | 第112-115页 |
| ·基于概念格的序列模式挖掘的讨论 | 第115-116页 |
| ·本章小结 | 第116-118页 |
| 第5章 基于概念格的社群分类法与开放存取知识组织 | 第118-152页 |
| ·基于概念格的标签云层级体系构建 | 第118-127页 |
| ·社群分类法知识组织模式的研究现状 | 第118-121页 |
| ·标签云的选择与数据采集 | 第121-122页 |
| ·知识资源及其标签的概念格的构建 | 第122-124页 |
| ·标签云的层级体系构建 | 第124-125页 |
| ·关于标签云形式层级的讨论 | 第125-127页 |
| ·基于概念格的关联标签结构特征分析 | 第127-139页 |
| ·标签及其关联关系的研究背景与相关工作 | 第127-128页 |
| ·研究思路与技术路线 | 第128-130页 |
| ·关联标签群的选择与数据准备 | 第130-132页 |
| ·关联标签概念格的构建 | 第132-134页 |
| ·基于概念格的关联标签聚类分析 | 第134-136页 |
| ·基于概念格的关联标签关联规则挖掘 | 第136-138页 |
| ·关于关联标签结构特征的讨论 | 第138-139页 |
| ·基于关键词分析的开放存取资源知识组织 | 第139-149页 |
| ·开放存取资源关键词分析的相关研究背景 | 第140-141页 |
| ·粒度概念分析（GCA）法 | 第141-143页 |
| ·开放存取资源关键词的数据准备与预处理 | 第143-145页 |
| ·开放存取资源关键词粒度概念格的构建 | 第145-147页 |
| ·基于关键词分析的开放存取资源知识组织 | 第147-149页 |
| ·本章小结 | 第149-152页 |
| 第6章 基于“本体与概念格互补融合”的知识组织 | 第152-190页 |
| ·知识组织的应然状态与实然表现 | 第152-161页 |
| ·应然状态的知识世界 | 第152-154页 |
| ·知识本体的实然表现 | 第154-158页 |
| ·从应然到实然的统一 | 第158-161页 |
| ·基于概念格的异构资源领域本体构建 | 第161-175页 |
| ·基于概念格的本体构建的路径分析 | 第162-163页 |
| ·基于概念格的异构资源本体构建技术路线 | 第163-165页 |
| ·异构资源的选择与形式化处理 | 第165-167页 |
| ·异构资源的概念格的构建 | 第167-169页 |
| ·基于概念格的本体构建 | 第169-173页 |
| ·关于异构资源领域本体构建的讨论 | 第173-175页 |
| ·基于概念格的跨本体映射 | 第175-189页 |
| ·本体映射与各类本体研究的关系与地位 | 第176-178页 |
| ·本体映射及相关研究的背景 | 第178-179页 |
| ·基于概念格的对象-属性相似度（OAS）法 | 第179-182页 |
| ·基于对象-属性相似度法的跨本体映射 | 第182-187页 |
| ·基于对象-属性相似度法的本体映射的讨论 | 第187-189页 |
| ·本章小结 | 第189-190页 |
| 第7章 基于概念格的多本体协同知识地图 | 第190-204页 |
| ·多本体协同知识组织研究背景 | 第190-192页 |
| ·资源对象的选择与概述 | 第192-194页 |
| ·资源对象的撷取 | 第192-193页 |
| ·资源对象的基本信息特征 | 第193-194页 |
| ·领域本体的概念格解析 | 第194-198页 |
| ·基于 WordNet 嵌入的本体概念格 | 第194-196页 |
| ·基于概念格的领域知识概念提取 | 第196-198页 |
| ·多本体协同知识地图构建 | 第198-203页 |
| ·基于对象-属性相似度法的跨异质本体映射 | 第198-200页 |
| ·多本体协同在知识地图中的可视化呈现 | 第200-203页 |
| ·本章小结 | 第203-204页 |
| 第8章 结论与展望 | 第204-208页 |
| ·全文总结 | 第204-206页 |
| ·研究展望 | 第206-208页 |
| 参考文献 | 第208-230页 |
| 附录A：Environment Ontology 本体 OWL 代码 | 第230-234页 |
| 附录B：Plant Environmental Conditions 本体 OWL 代码 | 第234-238页 |
| 攻读博士学位期间取得的主要科研成果 | 第238-240页 |
| 致谢 | 第240-241页 |