Deep Web数据集成中模式匹配研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·Deep Web | 第8页 |
| ·模式匹配 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第9-10页 |
| ·国内外研究模式匹配现状和不足 | 第9-10页 |
| ·模式匹配技术的发展趋势 | 第10页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10页 |
| ·数据仓库的需求 | 第10页 |
| ·电子商务的需求 | 第10页 |
| ·本文工作 | 第10-11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 本体、人工神经网络和模式匹配 | 第12-20页 |
| ·本体 | 第12-14页 |
| ·本体的概念 | 第12-13页 |
| ·本体描述语言 | 第13-14页 |
| ·本体和模式匹配 | 第14页 |
| ·人工神经网络 | 第14-15页 |
| ·人工神经网络的概念 | 第14-15页 |
| ·人工神经网络和模式匹配 | 第15页 |
| ·模式匹配 | 第15-18页 |
| ·模式匹配的概念 | 第15-16页 |
| ·模式匹配方法和分类 | 第16-18页 |
| ·Deep Web中模式匹配特点 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 Deep Web数据集成中模式匹配算法 | 第20-29页 |
| ·基于本体和人工神经网络的模式匹配框架 | 第20-21页 |
| ·数据库模式的转化 | 第21-23页 |
| ·关系数据库模式向本体的转化 | 第21-22页 |
| ·XML数据库模式向本体的转化 | 第22-23页 |
| ·语义冲突的消解 | 第23-24页 |
| ·冲突的产生及分类 | 第23-24页 |
| ·冲突消解的方法 | 第24页 |
| ·基于WordNet的分组原理 | 第24-25页 |
| ·建立用于模式匹配的人工神经网络 | 第25-26页 |
| ·基于本体和人工神经网络的模式匹配步骤 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 Deep Web数据库模式匹配实验 | 第29-41页 |
| ·模式本体提取 | 第29-30页 |
| ·建立关系数据模式的模式本体 | 第29页 |
| ·建立XML模式的模式本体 | 第29-30页 |
| ·语义冲突消解 | 第30-33页 |
| ·建立全局模式视图 | 第30页 |
| ·构造消解冲突因子1 | 第30-33页 |
| ·构造消解冲突因子2 | 第33页 |
| ·人工神经网络模式匹配模块 | 第33-35页 |
| ·基于本体和人工神经网络的模式匹配实验 | 第35-40页 |
| ·实验环境和实验数据 | 第35-36页 |
| ·训练人工神经网络进行匹配 | 第36-38页 |
| ·评价标准及结果分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| ·论文研究总结 | 第41页 |
| ·下一步的研究工作 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 在校期间发表的学术论文 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
