文本案例知识库构建的关键技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·本文选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·基于文本案例推理的研究现状 | 第10-13页 |
| ·文本案例概述 | 第10页 |
| ·基于文本案例推理的发展 | 第10-13页 |
| ·存在不足 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于文本案例推理的基础知识 | 第17-29页 |
| ·文本案例知识管理 | 第17页 |
| ·基于案例推理简介 | 第17-19页 |
| ·基于文本案例推理 | 第19-24页 |
| ·TCBR概述 | 第19-20页 |
| ·TCBR重点研究问题 | 第20-21页 |
| ·TCBR系统中文本案例的结构 | 第21-22页 |
| ·TCBR框架模型 | 第22-24页 |
| ·文本聚类技术 | 第24-26页 |
| ·文本聚类概述 | 第24-25页 |
| ·中文文本聚类相关技术 | 第25-26页 |
| ·本体相关知识 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 文本案例知识库模型研究 | 第29-41页 |
| ·文本案例知识库 | 第29-30页 |
| ·文本案例知识库模型 | 第30-35页 |
| ·Textual CBR~2模型 | 第30-33页 |
| ·领域知识层 | 第33页 |
| ·文本案例实体层 | 第33-34页 |
| ·文本案例抽象层 | 第34-35页 |
| ·文本案例知识库与规则库的融合 | 第35-37页 |
| ·基于规则推理 | 第35-36页 |
| ·文本案例与规则的相互转化 | 第36-37页 |
| ·文本案例知识库概念模型 | 第37-40页 |
| ·文本案例知识库本体模型 | 第38-39页 |
| ·本体模型集合介绍 | 第39-40页 |
| ·聚类实体模型和分类实体模型 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 文本案例聚类算法研究 | 第41-51页 |
| ·K-means聚类算法 | 第41-42页 |
| ·基于密度和最近邻的K-means文本聚类算法 | 第42-45页 |
| ·密度相关概念 | 第42-43页 |
| ·初始中心选择算法 | 第43页 |
| ·DN-K-means算法 | 第43-44页 |
| ·算法参数敏感度分析 | 第44页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第44-45页 |
| ·实验 | 第45-49页 |
| ·评估标准 | 第45-46页 |
| ·实验数据 | 第46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 文本案例知识库系统实现 | 第51-61页 |
| ·文本案例知识库系统开发环境 | 第51-52页 |
| ·文本案例知识库系统结构 | 第52-53页 |
| ·文本案例知识库系统类图 | 第53-54页 |
| ·文本案例知识库系统实现 | 第54-59页 |
| ·文本案例推理子系统 | 第55-57页 |
| ·文本案例聚类子系统 | 第57页 |
| ·领域知识管理子系统 | 第57-58页 |
| ·文本案例知识库维护子系统 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 总结 | 第61页 |
| 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
