| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第14页 |
| 1.2 研究的提出和意义 | 第14-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.1 地址信息检索匹配研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.2 图像匹配研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 研究内容与章节安排 | 第18-22页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4.2 章节组织安排 | 第19-22页 |
| 2 基于本体的地址推理与POI查询模型 | 第22-37页 |
| 2.1 中文分词算法研究 | 第23-26页 |
| 2.1.1 常用中文分词算法 | 第24-25页 |
| 2.1.2 基于条件随机场模型的分词方法 | 第25-26页 |
| 2.2 基于神经网络语言模型的关键词推荐 | 第26-29页 |
| 2.3 基于Geohash编码的POI查询 | 第29-30页 |
| 2.4 本体在地理信息检索中的应用 | 第30-35页 |
| 2.4.1 本体的定义 | 第31-32页 |
| 2.4.2 本体的构建 | 第32-34页 |
| 2.4.3 基于本体的地址推理查询 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 3 基于地理位置感知的图像识别服务 | 第37-47页 |
| 3.1 FREAK特征描述符 | 第38-39页 |
| 3.2 基于词汇树的空间金字塔匹配方法 | 第39-41页 |
| 3.2.1 词汇树模型 | 第39-40页 |
| 3.2.2 空间金字塔匹配方法 | 第40-41页 |
| 3.3 基于特征点群相似度计算模型的图像表示方法 | 第41-46页 |
| 3.3.1 基于FREAK特征的层级式聚类 | 第41页 |
| 3.3.2 特征点群相似度计算模型 | 第41-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 实验设计与结果分析 | 第47-59页 |
| 4.1 基于本体的地址推理与POI查询模型验证 | 第47-55页 |
| 4.1.1 融合校园语料库的分词实验 | 第47-48页 |
| 4.1.2 基于词向量的关键词扩展实验 | 第48-50页 |
| 4.1.3 校园本体的构建 | 第50-53页 |
| 4.1.4 地址推理与POI查询模型验证 | 第53-55页 |
| 4.2 基于特征点群相似度计算模型的图像表示方法实验分析 | 第55-58页 |
| 4.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 移动平台应用示例实现 | 第59-69页 |
| 5.1 平台设计目标 | 第59页 |
| 5.2 系统总体架构 | 第59-62页 |
| 5.2.1 系统总体框架设计 | 第59-61页 |
| 5.2.2 系统功能模块划分 | 第61-62页 |
| 5.3 系统运行环境 | 第62-63页 |
| 5.3.1 系统数据库设计 | 第62-63页 |
| 5.3.2 系统硬件环境 | 第63页 |
| 5.3.3 系统软件环境 | 第63页 |
| 5.4 系统功能实现与分析 | 第63-68页 |
| 5.4.1 基于校园本体的信息检索 | 第64-65页 |
| 5.4.2 校园本体空间语义检索服务 | 第65-66页 |
| 5.4.3 图像识别服务 | 第66-67页 |
| 5.4.4 其他功能 | 第67-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 6 总结与展望 | 第69-72页 |
| 6.1 研究总结 | 第69-70页 |
| 6.2 研究特色 | 第70页 |
| 6.3 研究不足与后续展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 | 第78页 |