| 摘要 | 第11-14页 |
| ABSTRACT | 第14-16页 |
| 第1章 绪论 | 第17-27页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-18页 |
| 1.2 面临的问题 | 第18-20页 |
| 1.3 研究内容及贡献 | 第20-26页 |
| 1.3.1 研究环境 | 第20-22页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第22-24页 |
| 1.3.3 本文贡献 | 第24-26页 |
| 1.4 论文结构 | 第26-27页 |
| 第2章 相关研究 | 第27-34页 |
| 2.1 引言 | 第27页 |
| 2.2 Web实体模式 | 第27-29页 |
| 2.3 数据融合与数据时序 | 第29-31页 |
| 2.3.1 数据融合 | 第29-30页 |
| 2.3.2 数据时序 | 第30-31页 |
| 2.4 实体关系抽取 | 第31-33页 |
| 2.4.1 已知关系的抽取 | 第31-32页 |
| 2.4.2 开放的关系抽取 | 第32-33页 |
| 2.5 小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于语义标注和相似度匹配的实体模式信息动态更新 | 第34-50页 |
| 3.1 引言 | 第34-36页 |
| 3.2 问题定义 | 第36-38页 |
| 3.3 方法思路 | 第38-39页 |
| 3.4 Web实体模式动态更新 | 第39-44页 |
| 3.4.1 标签分配 | 第39页 |
| 3.4.2 CRF标注 | 第39-41页 |
| 3.4.3 标签的相似度匹配 | 第41-42页 |
| 3.4.4 值的相似度匹配 | 第42-44页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第44-48页 |
| 3.5.1 数据集 | 第44页 |
| 3.5.2 评价标准 | 第44-45页 |
| 3.5.3 实验结果及分析 | 第45-48页 |
| 3.6 相关工作 | 第48-49页 |
| 3.7 小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于Markov逻辑网的Web数据时序确定 | 第50-72页 |
| 4.1 引言 | 第50-51页 |
| 4.2 时序确定问题 | 第51-55页 |
| 4.2.1 数据模型 | 第51-53页 |
| 4.2.2 时序的测量 | 第53-55页 |
| 4.3 数据时序确定方法 | 第55-63页 |
| 4.3.1 方法总体流程 | 第56-57页 |
| 4.3.2 Markov逻辑网 | 第57-58页 |
| 4.3.3 谓词选择与计算 | 第58-61页 |
| 4.3.4 规则设定 | 第61-62页 |
| 4.3.5 时序推理 | 第62-63页 |
| 4.4 实验评价 | 第63-69页 |
| 4.4.1 数据集 | 第64-65页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第65-69页 |
| 4.5 相关工作 | 第69-71页 |
| 4.6 小结 | 第71-72页 |
| 第5章 基于两阶段聚类的实体语义关系发现方法 | 第72-86页 |
| 5.1 引言 | 第72-73页 |
| 5.2 问题定义 | 第73-75页 |
| 5.3 方法思路 | 第75-76页 |
| 5.4 基于两阶段聚类的语义关系发现 | 第76-80页 |
| 5.4.1 第一阶段关系聚类 | 第76-79页 |
| 5.4.2 第二阶段关系聚类 | 第79-80页 |
| 5.5 实验分析 | 第80-83页 |
| 5.5.1 数据集 | 第80页 |
| 5.5.2 评价标准 | 第80-81页 |
| 5.5.3 实验结果及分析 | 第81-83页 |
| 5.6 相关工作 | 第83-84页 |
| 5.7 小结 | 第84-86页 |
| 第6章 总结与展望 | 第86-89页 |
| 6.1 总结 | 第86-88页 |
| 6.2 展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-102页 |
| 致谢 | 第102-104页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第104-105页 |
| 攻读学位期间参与科研项目情况 | 第105-106页 |
| 外文论文 | 第106-131页 |
| PAPER 1 | 第106-118页 |
| PAPER 2 | 第118-131页 |