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 |