| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-12页 |
| ·研究背景——人工智能和Web 的发展 | 第10-11页 |
| ·学术意义 | 第11页 |
| ·实用意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文结构 | 第13-14页 |
| 2 统计关系学习 | 第14-19页 |
| ·数据挖掘 | 第14-15页 |
| ·多关系数据挖掘——统计关系学习 | 第15-16页 |
| ·统计关系学习方法分类 | 第16-17页 |
| ·统计关系学习的应用 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-19页 |
| 3 Markov 逻辑网相关理论 | 第19-37页 |
| ·概率图模型 | 第19-20页 |
| ·Markov 随机场和 Markov 网 | 第20-22页 |
| ·一阶逻辑 | 第22-25页 |
| ·基本概念 | 第22-23页 |
| ·Markov 逻辑网中的一阶逻辑知识库 | 第23-25页 |
| ·Markov 逻辑网 | 第25-30页 |
| ·Markov 逻辑网概念 | 第25-26页 |
| ·闭Markov 逻辑网 | 第26-27页 |
| ·Markov 逻辑网的三大假设 | 第27-28页 |
| ·Markov 逻辑网与一阶逻辑知识库 | 第28-30页 |
| ·Markov 逻辑网算法 | 第30-33页 |
| ·权值学习算法 | 第30-31页 |
| ·推理算法 | 第31-33页 |
| ·Alchemy 简介 | 第33-36页 |
| ·输入文件 | 第33页 |
| ·Markov 逻辑网语法 | 第33-34页 |
| ·基本任务 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 Markov 逻辑网在文本分类中的应用 | 第37-43页 |
| ·文本分类概述 | 第37-38页 |
| ·基于 Markov 逻辑网的文本分类 | 第38页 |
| ·实验及分析 | 第38-42页 |
| ·数据集 | 第38页 |
| ·实验方法 | 第38-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 5 Markov 逻辑网在重复数据删除中的应用 | 第43-54页 |
| ·重复数据删除概述 | 第43-44页 |
| ·重复数据删除问题的 Markov 逻辑表示 | 第44-48页 |
| ·Markov 逻辑中的各种等价关系 | 第44-45页 |
| ·重复数据删除问题的Markov 逻辑表示 | 第45-48页 |
| ·实验及分析 | 第48-53页 |
| ·数据集 | 第48页 |
| ·模型 | 第48-49页 |
| ·实验方法 | 第49-50页 |
| ·结果分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 6 其它应用 | 第54-59页 |
| ·信息抽取 | 第54-57页 |
| ·信息抽取概述 | 第54页 |
| ·基于Markov 逻辑网的信息抽取 | 第54-56页 |
| ·实验及分析 | 第56-57页 |
| ·超文本分类(Hypertext Classification) | 第57-58页 |
| ·信息检索(Information Retrieval) | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 7 总结与展望 | 第59-62页 |
| ·全文总结 | 第59-60页 |
| ·未来展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录 | 第68页 |
| A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第68页 |
| B.作者在攻读硕士学位期间所参与的科研课题 | 第68页 |