面向关系数据库的模式匹配方法研究
摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-9页 |
第1章 绪论 | 第13-36页 |
1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
1.2 相关工作 | 第14-32页 |
1.2.1 模式匹配的基本概念 | 第14-15页 |
1.2.2 模式匹配的完整流程 | 第15-16页 |
1.2.3 传统的模式匹配方法 | 第16-26页 |
1.2.4 目前的模式匹配方法 | 第26-31页 |
1.2.5 匹配结果的评价指标 | 第31-32页 |
1.3 主要研究内容 | 第32-33页 |
1.4 论文整体结构 | 第33-36页 |
第2章 基于部分已验证匹配关系的模式匹配模型 | 第36-54页 |
2.1 问题描述 | 第36-37页 |
2.2 模型的整体框架 | 第37-38页 |
2.3 基于专家验证的先验知识收集过程 | 第38-45页 |
2.3.1 部分对应关系的选取 | 第39-41页 |
2.3.2 部分已知匹配关系提取 | 第41-42页 |
2.3.3 部分已知匹配关系的扩展 | 第42-44页 |
2.3.4 单独匹配器的准确性评估 | 第44-45页 |
2.4 基于先验知识的模式匹配方法 | 第45-49页 |
2.4.1 相似度矩阵的合并与优化 | 第45-47页 |
2.4.2 选择方案评估及候选匹配生成 | 第47-49页 |
2.5 实验分析 | 第49-53页 |
2.5.1 人工数据集下的实验结果及分析 | 第49-52页 |
2.5.2 真实数据集下的实验结果及分析 | 第52-53页 |
2.6 本章小结 | 第53-54页 |
第3章 基于聚类和辅助词典的中文模式集成 | 第54-73页 |
3.1 问题描述 | 第54-56页 |
3.2 关系划分 | 第56-62页 |
3.2.1 基于k-means的聚类结果生成 | 第57-59页 |
3.2.2 聚类结果的调整 | 第59-62页 |
3.3 属性语义相似度计算 | 第62-65页 |
3.3.1 不同词库词语间的同步 | 第62-63页 |
3.3.2 词条集语义相似度计算 | 第63-65页 |
3.4 候选匹配生成 | 第65页 |
3.5 实验分析 | 第65-71页 |
3.5.1 实验环境和测试数据集 | 第65-66页 |
3.5.2 聚类结果准确性和匹配次数对比 | 第66-69页 |
3.5.3 方法的有效性验证 | 第69-70页 |
3.5.4 不同方法间的性能对比 | 第70-71页 |
3.6 本章小结 | 第71-73页 |
第4章 基于数据实例和关联性分析的模式匹配方法 | 第73-90页 |
4.1 问题描述 | 第73-75页 |
4.2 基于数据实例的元素相似度计算方法 | 第75-77页 |
4.2.1 基于共享实例 | 第75页 |
4.2.2 基于数据特征 | 第75-77页 |
4.2.3 基于相似元组 | 第77页 |
4.3 元素间的初始相似度计算 | 第77-79页 |
4.4 基于关联性分析的初始相似度调整 | 第79-83页 |
4.4.1 元素间的关联度定义 | 第79-80页 |
4.4.2 强关联关系元素的标识 | 第80-81页 |
4.4.3 初始相似度的调整 | 第81-83页 |
4.5 候选匹配生成 | 第83-84页 |
4.6 实验分析 | 第84-89页 |
4.6.1 实验环境和测试数据集 | 第84-85页 |
4.6.2 基于数据实例的匹配性能 | 第85页 |
4.6.3 融入元素关联关系的匹配性能 | 第85-87页 |
4.6.4 不同方法间的性能对比 | 第87-89页 |
4.7 本章小结 | 第89-90页 |
第5章 自动组合不同匹配方法优势的模式匹配模型 | 第90-107页 |
5.1 问题描述 | 第90-92页 |
5.2 匹配中的辅助信息 | 第92-93页 |
5.3 模型的整体框架 | 第93-100页 |
5.3.1 信息收集模块 | 第94-97页 |
5.3.2 信息评估模块 | 第97-99页 |
5.3.3 匹配流程构建模块 | 第99-100页 |
5.3.4 候选匹配生成模块 | 第100页 |
5.4 实验分析 | 第100-106页 |
5.4.1 实验环境和测试数据集 | 第100-102页 |
5.4.2 实验结果及匹配流程分析 | 第102-103页 |
5.4.3 不同方法间的性能对比 | 第103-106页 |
5.5 本章小结 | 第106-107页 |
结论 | 第107-109页 |
参考文献 | 第109-118页 |
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第118-120页 |
致谢 | 第120页 |