基于推理机制的RDF本体查询的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文研究内容及意义 | 第15-17页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 RDF查询及推理机制理论知识 | 第18-34页 |
| 2.1 语义Web和本体 | 第18-22页 |
| 2.1.1 语义Web | 第18-20页 |
| 2.1.2 本体 | 第20-22页 |
| 2.2 RDF和SPARQL | 第22-27页 |
| 2.2.1 资源描述框架RDF | 第22-25页 |
| 2.2.2 RDF Schema | 第25页 |
| 2.2.3 RDF查询语言SPARQL | 第25-27页 |
| 2.3 推理机制及RDFS蕴含规则 | 第27-31页 |
| 2.3.1 推理机制 | 第27-29页 |
| 2.3.2 RDFS蕴含规则 | 第29-31页 |
| 2.4 RDF数据存储 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于推理机制的RDF本体查询方法 | 第34-50页 |
| 3.1 传统RDFS推理 | 第34-38页 |
| 3.2 RDF查询中的RDFS推理 | 第38-43页 |
| 3.2.1 RDFS蕴含规则环路处理 | 第38-40页 |
| 3.2.2 RDFS蕴含规则层次化 | 第40-42页 |
| 3.2.3 优化后的RDFS推理算法 | 第42-43页 |
| 3.3 基于语义距离的查询重写 | 第43-49页 |
| 3.3.1 语义距离 | 第44-46页 |
| 3.3.2 RDF查询重写 | 第46-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 RDF查询结果集的Top-k排序 | 第50-60页 |
| 4.1 Top-k综合评分函数 | 第50-56页 |
| 4.1.1 通用评分策略 | 第51-54页 |
| 4.1.2 基于贴近度的权重向量 | 第54-56页 |
| 4.2 Top-k排序算法 | 第56-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 系统设计与实验分析 | 第60-74页 |
| 5.1 系统设计 | 第60-64页 |
| 5.1.1 原型系统结构 | 第60-62页 |
| 5.1.2 4s-reasoner推理机 | 第62-64页 |
| 5.2 系统实现 | 第64-67页 |
| 5.2.1 推理模块 | 第64-65页 |
| 5.2.2 查询重写模块 | 第65-67页 |
| 5.2.3 Top-k排序模块 | 第67页 |
| 5.3 实验设计与结果分析 | 第67-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 第6章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 总结 | 第74-75页 |
| 6.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
