基于异质信息网络的相似性度量研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的研究工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关概念及技术介绍 | 第14-26页 |
| 2.1 异质信息网络 | 第14-15页 |
| 2.2 相似性度量 | 第15页 |
| 2.3 元路径 | 第15-17页 |
| 2.4 知识图谱及RDF数据结构 | 第17-22页 |
| 2.5 Hadoop分布式系统基础架构 | 第22-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于元路径的相似性度量算法 | 第26-35页 |
| 3.1 问题描述 | 第26-28页 |
| 3.1.1 HeteSim算法描述 | 第26-28页 |
| 3.1.2 HeteSim算法不足 | 第28页 |
| 3.2 算法设计与描述 | 第28-31页 |
| 3.2.1 AvgSim算法设计 | 第28-30页 |
| 3.2.2 AvgSim算法矩阵实现方式 | 第30-31页 |
| 3.3 实验 | 第31-34页 |
| 3.3.1 实验数据与环境 | 第31-32页 |
| 3.3.2 实验设计及结果分析 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 海量数据下AvgSim快速计算方法 | 第35-46页 |
| 4.1 问题描述 | 第35页 |
| 4.2 方法设计与描述 | 第35-42页 |
| 4.2.1 动态规划策略 | 第36-37页 |
| 4.2.2 并行分块矩阵乘法 | 第37-41页 |
| 4.2.3 AvgSim并行化 | 第41-42页 |
| 4.3 实验 | 第42-45页 |
| 4.3.1 实验数据及环境 | 第42页 |
| 4.3.2 实验设计及结果分析 | 第42-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 元路径自动发现方法 | 第46-62页 |
| 5.1 问题描述 | 第46-48页 |
| 5.2 方法设计与描述 | 第48-56页 |
| 5.2.1 元路径发现方法 | 第49-53页 |
| 5.2.2 知识图谱中的关系预测 | 第53-56页 |
| 5.3 实验 | 第56-61页 |
| 5.3.1 实验数据及环境 | 第56页 |
| 5.3.2 实验设计及结果分析 | 第56-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结及展望 | 第62-64页 |
| 6.1 工作总结 | 第62页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第68页 |
