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知识图谱的数据清理和应用探索

目录第3-5页
摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 引言第7-9页
    1.1 研究背景及意义第7-8页
    1.2 内容安排第8-9页
第二章 相关工作第9-13页
    2.1 图基本概念第9页
    2.2 知识图谱清理相关工作第9-10页
        2.2.1 知识图谱相关工作第9-10页
        2.2.2 上下义词关系整理相关工作第10页
    2.3 图压缩存储相关工作第10-11页
    2.4 XML属性值推荐相关工作第11-13页
第三章 知识图谱的清理第13-34页
    3.1 知识库清理引言第13-14页
    3.2 孤儿概念第14-17页
    3.3 数据集ProBase简介第17-18页
    3.4 方法第18-24页
        3.4.1 发现“孤儿概念”第18-21页
        3.4.2 找到可能的上义词第21-24页
    3.5 传递性问题第24-29页
        3.5.1 动机第24-25页
        3.5.2 构建数据集第25页
        3.5.3 特征工程第25-27页
        3.5.4 经验分析第27-29页
    3.6 实验第29-34页
        3.6.1 实验方法第30-31页
        3.6.2 找到的“孤儿概念”的准确性第31-32页
        3.6.3 找到的上下义词准确性验证第32-33页
        3.6.4 传递性问题分类结果第33-34页
第四章 知识图谱的压缩存储探索第34-39页
    4.1 简介第34页
    4.2 方法第34-37页
        4.2.1 基于基因位置的存储策略第34-35页
        4.2.2 顶点重新编号算法第35-37页
    4.3 实验第37-39页
        4.3.1 实验环境第37页
        4.3.2 人工数据第37-38页
        4.3.3 真实数据第38-39页
第五章 知识图谱在软件工程中的应用探索:属性值推荐第39-51页
    5.1 属性值推荐简介第39-41页
    5.2 XMLValue架构第41-42页
    5.3 XMLValue属性值推荐技术第42-48页
        5.3.1 关联挖掘第42-45页
        5.3.2 基于语义的排序第45-47页
        5.3.3 索引第47-48页
    5.4 XMLValue应用第48页
        5.4.1 属性值推荐第48页
        5.4.2 缺陷检测第48页
    5.5 实验第48-51页
        5.5.1 分词效率第48-49页
        5.5.2 属性值推荐以及缺陷检测实验结果第49-51页
第六章 总结与展望第51-53页
    6.1 论文总结第51页
    6.2 展望第51-53页
参考文献第53-57页
硕士期间发表论文第57-58页
致谢第58-59页

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