| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1. 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外的研究现状分析 | 第12-14页 |
| ·知识创造中的知识融合 | 第12-13页 |
| ·关联数据 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·本论文的特色与创新之处 | 第15-16页 |
| 2. 相关概念及理论基础 | 第16-24页 |
| ·知识创造 | 第16-20页 |
| ·知识的分类 | 第16-17页 |
| ·知识创造的概念与特征 | 第17-18页 |
| ·知识创造的SECI模型 | 第18-20页 |
| ·知识融合 | 第20-24页 |
| ·知识融合的概念及结构 | 第20-23页 |
| ·知识融合相关方法 | 第23-24页 |
| 3. 关联数据的结构特征及融合方式 | 第24-36页 |
| ·关联数据在知识创造中的作用 | 第24-25页 |
| ·关联数据的结构特征 | 第25-31页 |
| ·基于RDF的数据模型 | 第25-27页 |
| ·基于XHTML的扩展格式 | 第27-28页 |
| ·OWL的扩展格式 | 第28-29页 |
| ·基于RDF结构的查询方法 | 第29-31页 |
| ·关联数据的融合方式 | 第31-36页 |
| ·不同数据源转化成RDF模型 | 第32-34页 |
| ·本体映射 | 第34-36页 |
| 4. 关联数据环境下知识创造中的知识融合模型 | 第36-52页 |
| ·知识融合的结构模型 | 第36-37页 |
| ·知识库建立和本体管理 | 第37-41页 |
| ·知识库的构建 | 第37-40页 |
| ·本体管理 | 第40-41页 |
| ·知识元生成 | 第41-46页 |
| ·知识元相关原理 | 第41-42页 |
| ·面向RDF和本体的知识元 | 第42-44页 |
| ·构造知识元 | 第44-46页 |
| ·知识元融合 | 第46-52页 |
| ·知识元融合和本体匹配 | 第46-47页 |
| ·知识元匹配技术 | 第47-49页 |
| ·知识元匹配策略 | 第49页 |
| ·基子遗传算法的知识元融合算法 | 第49-52页 |
| 5. 关联数据环境下知识创造中知识融合实例分析 | 第52-58页 |
| ·知识元匹配实例 | 第52-55页 |
| ·知识元融合实例---Friend Tracker | 第55-58页 |
| ·Friend Tracker实例背景 | 第55-56页 |
| ·Friend Tracker技术实现 | 第56-58页 |
| 6. 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目和发表的论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |