面向电子商务领域的知识库构建技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 国外知识库的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 国内知识库的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 国内外领域知识库的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容与目的 | 第17-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 研究目的 | 第17-18页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 理论和技术基础 | 第20-28页 |
| 2.1 本体相关理论 | 第20-21页 |
| 2.1.1 本体概念 | 第20页 |
| 2.1.2 本体构建 | 第20-21页 |
| 2.2 形式概念分析和概念格 | 第21-27页 |
| 2.2.1 概念介绍 | 第21页 |
| 2.2.2 相关概念格 | 第21-24页 |
| 2.2.3 概念格构造方法 | 第24页 |
| 2.2.4 应用示例 | 第24-27页 |
| 2.3 知识描述语言 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 知识库体系结构设计 | 第28-34页 |
| 3.1 原始数据层 | 第29-31页 |
| 3.2 知识获取层 | 第31页 |
| 3.3 知识表示、存储及管理层 | 第31-32页 |
| 3.3.1 知识表示模块 | 第31-32页 |
| 3.3.2 知识存储模块 | 第32页 |
| 3.3.3 知识更新模块 | 第32页 |
| 3.4 知识服务层 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 知识获取 | 第34-44页 |
| 4.1. 数据预处理 | 第34-35页 |
| 4.2 完备背景和不完备背景 | 第35页 |
| 4.3 完备背景下的知识获取 | 第35-39页 |
| 4.3.1 概念格构建 | 第36-38页 |
| 4.3.2 基于概念格的领域本体构建 | 第38页 |
| 4.3.3 基于概念格的关联规则提取 | 第38-39页 |
| 4.4 不完备背景下的知识获取 | 第39-42页 |
| 4.4.1 基本概念介绍 | 第40页 |
| 4.4.2 τ - 近似概念格基本概念 | 第40-41页 |
| 4.4.3 τ- 近似概念格构建 | 第41-42页 |
| 4.4.4 τ- 近似概念格关联规则提取算法 | 第42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第5章 知识表示、存储及更新 | 第44-53页 |
| 5.1 知识表示 | 第44-45页 |
| 5.2 知识存储 | 第45-46页 |
| 5.3 知识更新 | 第46-52页 |
| 5.3.1 规则变化模式识别 | 第46-49页 |
| 5.3.2 本体合并 | 第49-50页 |
| 5.3.3 知识更新策略 | 第50-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 相关实验与结果分析 | 第53-64页 |
| 6.1 τ - 近似概念格实验分析 | 第53-61页 |
| 6.1.1 资料与数据说明 | 第53页 |
| 6.1.2 τ 取值的确定 | 第53-54页 |
| 6.1.3 τ - 近似概念格应用举例 | 第54-57页 |
| 6.1.4 结果分析 | 第57-61页 |
| 6.2 变化规则模式识别实验分析 | 第61-63页 |
| 6.2.1 实验数据说明 | 第61页 |
| 6.2.2 实验步骤 | 第61页 |
| 6.2.3 数据预处理 | 第61-62页 |
| 6.2.4 关联规则提取 | 第62-63页 |
| 6.2.5 结果分析 | 第63页 |
| 6.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 导师简介 | 第71-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |
| 学位论文数据集 | 第73页 |
