| 第一章 前言 | 第1-10页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·研究的内容 | 第8-9页 |
| ·文章的组织结构 | 第9-10页 |
| 第二章 基于本体的语义Web知识发现研究 | 第10-20页 |
| ·语义Web概述 | 第10-11页 |
| ·本体概述 | 第11页 |
| ·本体描述语言 | 第11-12页 |
| ·基于OWL的知识表示 | 第12-15页 |
| ·OWL的类(Class) | 第12页 |
| ·OWL的属性(Property) | 第12-13页 |
| ·OWL的个体定义(Individual) | 第13页 |
| ·OWL的本体映射(Ontology Mapping) | 第13-14页 |
| ·OWL中复杂类的定义(Complex Classes) | 第14页 |
| ·OWL本体描述语言的扩展OWLPLUS | 第14-15页 |
| ·本体的关系语义 | 第15-17页 |
| ·常用关系 | 第15-16页 |
| ·关系的语义扩展 | 第16-17页 |
| ·关系的关系表示 | 第17页 |
| ·知识发现及知识推理 | 第17-20页 |
| ·知识发现 | 第17-18页 |
| ·知识推理 | 第18-20页 |
| 第三章 基于结构的知识推理 | 第20-39页 |
| ·OWL本体知识到RDF三元组的转换 | 第20页 |
| ·基于概念层次树的知识推理算法及其实现 | 第20-23页 |
| ·对知识进行一致性检测 | 第20-21页 |
| ·基于概念层次树的知识推理算法及其实现 | 第21-23页 |
| ·基于概念语义网络图的知识推理的算法 | 第23-29页 |
| ·知识存储结构及搜索机制的改进 | 第23页 |
| ·基于RDF的概念语义网络图构建及算法描述 | 第23-27页 |
| ·基于概念语义网络图的知识获取算法描述 | 第27-29页 |
| ·OWL中IF-THEN规则表示及谓词扩展 | 第29-32页 |
| ·领域公理或规则中经常使用的谓词扩展 | 第29-30页 |
| ·OWL中IF-THEN规则表示 | 第30-32页 |
| ·基于RDF的知识表示到语义网络语言SNetL的转换 | 第32-36页 |
| ·语义网络(Semantic Network)和SNetL概述 | 第32-33页 |
| ·RDF到SNetL的转换思想与算法描述 | 第33-36页 |
| ·基于规则的知识推理算法 | 第36-39页 |
| 第四章 推述逻辑与知识推理 | 第39-42页 |
| ·描述逻辑概述 | 第39页 |
| ·基于描述逻辑的语义Web知识推理 | 第39-42页 |
| ·概念可满足性 | 第40页 |
| ·Tableaux算法--可满足性检测算法 | 第40-41页 |
| ·概念包含 | 第41-42页 |
| 第五章 基于本体的常用软件领域知识发现实验系统 | 第42-50页 |
| ·常用软件本体设计 | 第42-44页 |
| ·常用软件本体设计方法 | 第42页 |
| ·常用软件本体概念层次树结构 | 第42-43页 |
| ·常用软件领域的数据结构定义 | 第43页 |
| ·常用软件领域本体的规则定义 | 第43-44页 |
| ·系统总体模型框架 | 第44页 |
| ·知识发现实验系统总体框架描述 | 第44-50页 |
| 结束语 | 第50-51页 |
| 附录一 常用软件领域知识发现实例系统的相关数据结构 | 第51-52页 |
| 附录二 OWL本体知识到RDF三元组的转换 | 第52-56页 |
| 参考文献 | 第56-188页 |
