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面向数据库的本体抽取与支持工具的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 引言第9-14页
   ·选题的背景和依据第9-10页
   ·课题研究的目的及意义第10-11页
   ·国内外研究进展第11-13页
   ·文章的结构第13-14页
第2章 本体的理论和应用现状第14-25页
   ·本体在不同领域的定义第14-16页
     ·哲学上的本体第14页
     ·人工智能领域的本体第14-15页
     ·计算机领域当前对本体的研究第15-16页
   ·本体的构成第16-17页
   ·本体描述语言第17-18页
   ·本体编辑工具第18-20页
   ·本体构建方法第20-23页
     ·Uschold和King的"骨架"法第20-21页
     ·Gruninger和Fox的企业建模法第21-22页
     ·METHONTOLOGY方法第22页
     ·KACTUS方法第22页
     ·SENSUS-based方法第22-23页
     ·TANGO方法第23页
   ·本体构建的准则第23-24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 有关本体学习的研究第25-38页
   ·面向不同数据源的本体学习第25-32页
     ·结构化数据的本体学习第25-27页
     ·非结构化数据的本体学习第27-31页
     ·半结构化数据的本体学习第31-32页
   ·本体学习工具第32-35页
   ·存在的问题与未来的研究方向第35-37页
   ·本章小结第37-38页
第4章 基于关系数据库的本体抽取方法第38-51页
   ·什么是本体抽取第38页
   ·本体抽取方法描述第38-41页
     ·与基于WEB表格本体构建方法的区别第38-39页
     ·阶段实体的概念第39-40页
     ·抽取方法介绍第40-41页
   ·阶段实体生成方法第41-46页
     ·阶段实体数据结构第41-42页
     ·阶段实体生成过程第42-46页
       ·阶段实体生成的启发式规则第42页
       ·阶段实体生成过程第42-43页
       ·阶段实体属性生成过程第43-45页
       ·相关实体生成过程第45-46页
   ·本体生成方法第46-49页
     ·本体数据结构第46-47页
     ·本体生成过程第47-48页
       ·概念的生成过程第47-48页
       ·概念关系的标注第48页
     ·本体存储格式第48-49页
   ·本体生成实例第49-50页
   ·本章小结第50-51页
第5章 基于概念相似度的本体集成研究第51-55页
   ·基于概念相似度的本体集成方法介绍第51-52页
   ·概念相似度计算第52-54页
     ·概念相似度构成第52页
     ·WordNet简介第52页
     ·关于语义相似度计算第52-54页
       ·传统语义相似度算法第52-53页
       ·改进后语义相似度算法第53-54页
   ·本章小结第54-55页
第6章 基于关系数据库本体抽取系统的实现第55-62页
   ·系统描述第55-60页
     ·系统总体介绍第55-58页
     ·阶段实体处理模块第58页
     ·本体处理模块第58-60页
     ·其他功能模块第60页
   ·系统实现所用技术第60-61页
     ·开发工具-Eelipse第61页
     ·数据库-Mysql第61页
   ·本章小结第61-62页
第7章 领域数据测试第62-67页
   ·医学循证EBM项目介绍第62-64页
     ·EBM项目相关背景第62页
     ·EBM数据分类第62-64页
   ·手工创建EBM本体第64-66页
     ·Protege手工创建本体第64-65页
     ·工具抽取结果第65-66页
   ·测试对比结果第66页
   ·本章小结第66-67页
第8章 全文总结第67-68页
参考文献第68-74页
攻读学位期间公开发表的论文第74-75页
致谢第75-76页
研究生履历表第76页

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