| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文研究思路及组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关概念与技术 | 第18-26页 |
| 2.1 样例查询 | 第18-20页 |
| 2.1.1 基于图结构的样例查询 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于关键字的样例查询 | 第19-20页 |
| 2.2 子图同构 | 第20-22页 |
| 2.3 Top-K查询 | 第22-23页 |
| 2.4 数据融合 | 第23-24页 |
| 2.5 实体统一 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 多源知识图谱上的样例查询处理模型 | 第26-38页 |
| 3.1 相关概念 | 第26-28页 |
| 3.2 问题描述 | 第28页 |
| 3.3 多源知识图谱上的样例查询处理模型 | 第28-33页 |
| 3.3.1 信息传播模型 | 第28-29页 |
| 3.3.2 子图匹配 | 第29-30页 |
| 3.3.3 多源知识图谱上的样例查询处理模型 | 第30-33页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第33-36页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第33页 |
| 3.4.2 面向多源知识图谱的样例查询响应时间比较实验 | 第33-34页 |
| 3.4.3 面向单源知识图谱与多源知识图谱的样例查询结果相关性比较实验 | 第34-35页 |
| 3.4.4 面向多源知识图谱的样例查询性能比较实验 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于知识的查询结果相关性衡量方法与结果Top-K | 第38-52页 |
| 4.1 相关概念 | 第38-39页 |
| 4.2 问题描述 | 第39-40页 |
| 4.3 基于知识的查询结果相关性衡量方法 | 第40-45页 |
| 4.3.1 知识图谱与传统数据图 | 第40-41页 |
| 4.3.2 传统的相关性衡量 | 第41-43页 |
| 4.3.3 基于知识的查询结果相关性衡量方法 | 第43-44页 |
| 4.3.4 查询索引的构建 | 第44-45页 |
| 4.4 Top-K查询 | 第45-48页 |
| 4.4.1 阈值算法 | 第45-46页 |
| 4.4.2 Top-K查询 | 第46-48页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第48-50页 |
| 4.5.1 评价标准 | 第48页 |
| 4.5.2 样例查询结果相关性比较实验 | 第48-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 基于分组的候选结果融合方法 | 第52-66页 |
| 5.1 相关概念 | 第52-53页 |
| 5.2 问题描述 | 第53-54页 |
| 5.3 基于属性值的节点匹配 | 第54-56页 |
| 5.4 基于分组的候选结果融合方法 | 第56-61页 |
| 5.4.1 基于正交分析法的候选结果融合方法 | 第56-57页 |
| 5.4.2 基于pairwise方法的候选结果融合方法 | 第57-58页 |
| 5.4.3 基于分组的候选结果融合方法 | 第58-61页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第61-63页 |
| 5.5.1 评价标准 | 第61-62页 |
| 5.5.2 优化前后响应时间比较实验 | 第62-63页 |
| 5.5.3 优化前后候选结果节点访问数量比较实验 | 第63页 |
| 5.6 本章小结 | 第63-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 的主要贡献与结论 | 第66-67页 |
| 6.2 未来工作 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻硕期间参加的项目及发表的论文 | 第76页 |
