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基于云计算的海量语义信息并行推理方法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-14页
   ·研究背景及意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-12页
   ·研究目标及内容第12-13页
   ·本文结构第13-14页
第二章 语义信息处理相关规范第14-30页
   ·RDF第14-15页
   ·OWL第15-25页
     ·简介第15-16页
     ·语言大纲第16-19页
     ·OWL Lite 语言描述第19-24页
     ·OWL DL 和OWL Full 语言描述第24-25页
   ·SPARQL第25-26页
   ·RDF、OWL 及SPARQL 的应用第26-29页
   ·本章小结第29-30页
第三章 基于云计算的海量语义信息并行推理方法第30-40页
   ·问题的提出第30-31页
   ·云计算相关技术分析第31-35页
     ·MapReduce第31-34页
     ·Bigtable第34-35页
   ·现有海量语义信息推理方法分析第35-38页
     ·海量语义信息的前向链推理方法第35-37页
     ·海量语义信息的后向链推理方法第37页
     ·海量语义信息存储方法第37-38页
   ·基于BIGTABLE 的海量语义信息并行推理方法第38-39页
     ·基于Bigtable 的海量语义信息存储第38页
     ·海量语义信息并行推理算法的优化第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第四章 关键算法的设计与实现第40-63页
   ·RDFS 推理算法的设计与实现第40-45页
     ·现有RDFS 推理算法的分析第40-41页
     ·现有RDFS 推理算法的优化第41-44页
     ·实验分析第44-45页
     ·小结第45页
   ·OWL 推理算法的设计与实现第45-53页
     ·现有OWL 推理算法的分析第46-47页
     ·现有OWL 推理算法的优化第47-52页
     ·实验分析第52页
     ·小结第52-53页
   ·SPARQL 检索算法的设计与实现第53-61页
     ·现有SPARQL 检索算法的分析第53-54页
     ·现有SPARQL 检索算法的优化第54-59页
     ·实验分析第59-61页
     ·小结第61页
   ·本章小结第61-63页
第五章 MSIPIE 的设计与实现第63-79页
   ·引擎的设计第63-67页
     ·体系结构第63-64页
     ·实现方案第64-65页
     ·实现技术第65-67页
   ·引擎的实现第67-76页
     ·数据访问模块第67-68页
     ·数据传输模块第68-70页
     ·数据预处理服务第70-72页
     ·SPARQL 查询服务第72-74页
     ·语义信息推理服务第74-76页
   ·引擎的测试第76-78页
     ·测试环境第76-77页
     ·功能测试第77-78页
     ·性能测试第78页
   ·本章小结第78-79页
第六章 总结与展望第79-81页
   ·总结第79-80页
   ·下一步工作第80-81页
参考文献第81-85页
致谢第85-86页
攻读硕士学位期间的研究成果第86-88页
 在学期间发表的论文第86页
 在学期间参加完成的项目第86-88页

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