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课程知识图谱组织与搜索技术研究

本文的创新点第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
第1章 引言第14-22页
    1.1 研究背景及意义第14-16页
    1.2 国内外研究现状及发展趋势第16-19页
        1.2.1 知识图谱的研究现状及发展趋势第16-18页
        1.2.2 语义搜索的研究现状及发展趋势第18-19页
    1.3 论文的研究内容第19-21页
    1.4 论文的组织结构第21-22页
第2章 相关理论技术综述第22-38页
    2.1 语义网第22-26页
        2.1.1 语义网概念第22-23页
        2.1.2 语义网体系结构第23-24页
        2.1.3 语义网核心技术第24-26页
    2.2 知识图谱第26-33页
        2.2.1 知识图谱概述第26-27页
        2.2.2 知识图谱技术第27-31页
        2.2.3 知识图谱应用第31-33页
    2.3 语义搜索第33-37页
        2.3.1 语义搜索概述第33-34页
        2.3.2 语义搜索架构第34-36页
        2.3.3 语义搜索流程第36-37页
    2.4 本章小结第37-38页
第3章 关联课程数据第38-55页
    3.1 课程数据组织基础第38-42页
        3.1.1 数据描述规范第38-40页
        3.1.2 RDF数据模型第40-42页
    3.2 关联课程数据技术基础第42-45页
        3.2.1 概念定义第42-43页
        3.2.2 关联规范第43-44页
        3.2.3 关联特点第44-45页
    3.3 关联课程数据组织方法第45-51页
        3.3.1 规范化第46-47页
        3.3.2 模型化第47页
        3.3.3 数据转换第47-48页
        3.3.4 加工与外联第48-51页
    3.4 关联课程数据组织架构设计第51-54页
    3.5 本章小结第54-55页
第4章 课程知识图谱组织第55-76页
    4.1 知识图谱组织概述第55-58页
        4.1.1 知识图谱的特点和优势第55-56页
        4.1.2 知识图谱的模式层第56页
        4.1.3 知识图谱的数据层第56-58页
    4.2 知识图谱模式层组织第58-61页
        4.2.1 术语抽取第58-59页
        4.2.2 概念抽取第59-60页
        4.2.3 分类关系抽取第60页
        4.2.4 非分类关系抽取第60-61页
        4.2.5 公理与规则处理第61页
    4.3 知识图谱数据层处理第61-63页
        4.3.1 实体学习第61-62页
        4.3.2 实体数据填充第62页
        4.3.3 实体对齐第62-63页
    4.4 课程知识图谱构建实例第63-75页
        4.4.1 课程知识本体第63-65页
        4.4.2 概念的提取第65-66页
        4.4.3 关系的构建第66-68页
        4.4.4 课程本体模型第68-71页
        4.4.5 数据层处理第71-73页
        4.4.6 课程知识图谱展示第73-75页
    4.5 本章小结第75-76页
第5章 基于知识图谱的语义搜索第76-95页
    5.1 语义搜索概述第76-78页
    5.2 基于图谱的搜索第78-80页
        5.2.1 本体搜索第78页
        5.2.2 实体搜索第78-79页
        5.2.3 子图搜索第79-80页
    5.3 语义搜索策略及方法第80-86页
        5.3.1 搜索策略第80-81页
        5.3.2 语义索引第81-82页
        5.3.3 查询处理第82页
        5.3.4 相似度计算第82-83页
        5.3.5 个性化排序第83-86页
    5.4 基于知识图谱的语义扩展第86-92页
        5.4.1 语义扩展方法第86-87页
        5.4.2 个性化搜索推荐第87-92页
    5.5 实验与评估分析第92-94页
    5.6 本章小结第94-95页
第6章 课程知识图谱与搜索实验第95-112页
    6.1 表格资源转换概述第95-97页
    6.2 表格转换处理方法第97-98页
    6.3 查询与排序第98-100页
        6.3.1 查询第98页
        6.3.2 排序第98-100页
    6.4 表格数据联合推断第100-105页
        6.4.1 概率图模型第100-102页
        6.4.2 图模型参数化第102-104页
        6.4.3 关联推断第104-105页
    6.5 实验与评估分析第105-111页
        6.5.1 本地课程资源第105-109页
        6.5.2 外部数据资源第109-111页
    6.6 本章小结第111-112页
第7章 总结与展望第112-115页
    7.1 研究工作总结第112-113页
    7.2 本文的主要创新第113-114页
    7.3 对未来工作的展望第114-115页
参考文献第115-124页
致谢第124页

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