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基于形式概念分析的Web数据库抽取研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-15页
第1章 绪论第15-28页
   ·研究背景及目的第15-17页
   ·国内外研究现状第17-23页
     ·概念格及其半格的构造第17-18页
     ·基于形式概念分析的web应用第18-20页
     ·Web数据库抽取第20-22页
     ·Web信息融合方面第22-23页
   ·主要工作与创新点第23-25页
   ·研究价值和意义第25-26页
   ·内容组织结构第26-28页
第2章 Web数据库抽取模型第28-41页
   ·形式概念分析第28-30页
   ·Web数据库第30-33页
   ·基于FCA的Web数据库抽取模型第33-36页
   ·受限Web数据库第36-40页
   ·小结第40-41页
第3章 基于格空间的受限Web数据库抽取算法第41-55页
   ·引言第41-42页
   ·Ladeldew算法理论框架第42-45页
   ·Ladeldew算法描述第45-48页
   ·实验与结果分析第48-54页
   ·小结第54-55页
第4章 基于半格空间叠置集成构造的受限Web数据库抽取算法第55-70页
   ·引言第55-56页
   ·叠置集成理论框架第56-60页
   ·算法描述第60-64页
     ·Nocose算法第60-61页
     ·Ladeldew-N算法第61-64页
   ·实验与结果分析第64-69页
     ·Nocose算法评估第64-65页
     ·Ladeldew-N算法评估第65-69页
   ·小结第69-70页
第5章 基于最大子概念的受限Web数据抽取算法第70-90页
   ·引言第70-71页
   ·EdaliwdbFCA算法理论框架第71-77页
     ·产生当前查询概念下覆盖第74-75页
     ·初始化和剪枝规则第75-77页
   ·EdaliwdbFCA算法描述第77-80页
   ·实验第80-89页
     ·可控环境第80-85页
     ·真实环境第85-86页
     ·基于FCA受限Web数据抽取算法比较第86-89页
   ·小结第89-90页
第6章 基于概念融合的关联概念挖掘第90-104页
   ·引言第90页
   ·概念融合框架第90-94页
   ·关联概念挖掘第94-97页
     ·特征概念格与概念标注第95-96页
     ·多文档形式背景与同类数据源第96-97页
     ·知识融合与关联概念挖掘第97页
   ·Acom算法描述第97页
   ·实验与结果分析第97-103页
   ·小结第103-104页
第7章 总结与展望第104-107页
   ·总结第104-106页
   ·展望第106-107页
参考文献第107-117页
致谢第117-118页
发表文章目录第118-119页
参与科研项目第119页

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