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基于领域本体的网络智能搜索模型研究与实现

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 搜索引擎的研究现状第12-14页
    1.3 研究目标与意义第14-15页
        1.3.1 研究目标第14-15页
        1.3.2 研究意义第15页
    1.4 本文的研究内容第15-16页
    1.5 本文结构第16页
    1.6 本章小结第16-17页
第二章 相关技术研究第17-26页
    2.1 智能搜索第17-20页
        2.1.1 智能搜索的含义第17页
        2.1.2 智能搜索引擎第17-18页
        2.1.3 智能搜索引擎中的技术第18-20页
    2.2 语义Web第20-22页
        2.2.1 语义网概念第20-21页
        2.2.2 语义网的体系结构第21-22页
    2.3 领域本体第22-25页
        2.3.1 本体第22-23页
        2.3.2 领域与本体第23-24页
        2.3.3 本体在智能搜索中的应用研究第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 基于本体的语义检索模型第26-33页
    3.1 StockOntoSearch 模型系统第26-28页
    3.2 模型的详细设计第28-31页
        3.2.1 功能模块设计第28-30页
        3.2.2 Google Ajax Search API第30-31页
        3.2.3 客户端开发第31页
        3.2.4 服务器端开发第31页
        3.2.5 业务层开发第31页
    3.3 本章小结第31-33页
第四章 语义相关的关键技术设计与实现第33-45页
    4.1 本体构造第33-39页
        4.1.1 本体建构方法第33-36页
        4.1.2 本体编码和建构工具第36-39页
    4.2 查询表述修正方法第39-40页
        4.2.1 查询扩展第39页
        4.2.2 查询修正第39-40页
    4.3 语义推理算法第40-41页
        4.3.1 同义词推理第40-41页
        4.3.2 语义缩小(向上)推理第41页
    4.4 语义分析算法第41-44页
    4.5 本章小结第44-45页
第五章 模型信息表现层设计与实现第45-51页
    5.1 本体元数据在搜索界面中的应用第45-49页
        5.1.1 元数据组织技术——分类继承第45-47页
        5.1.2 元数据智能导航第47页
        5.1.3 启发式搜索过程第47-49页
    5.2 基于本体库的启发式智能搜索第49-50页
        5.2.1 问题激发算法第49-50页
    5.3 本章小结第50-51页
第六章 模型有效性实验第51-60页
    6.1 实验设计第51-52页
    6.2 查询扩展算法实验第52-54页
        6.2.1 样本抽取第52页
        6.2.2 查准率实验第52-53页
            6.2.2.1 实验过程第52页
            6.2.2.2 实验数据第52-53页
        6.2.3 查全率实验第53-54页
            6.2.3.1 实验过程第53页
            6.2.3.2 实验数据第53-54页
    6.3 查询修正算法实验第54-57页
        6.3.1 样本抽取第54-55页
        6.3.2 查准率实验第55-56页
            6.3.2.1 实验过程第55页
            6.3.2.2 实验数据第55-56页
        6.3.3 查全率实验第56-57页
            6.3.3.1 实验过程第56页
            6.3.3.2 实验数据第56-57页
    6.4 实验结果分析第57-59页
    6.5 本章小结第59-60页
第七章 结论与展望第60-62页
    7.1 本文的研究结论第60-61页
    7.2 未来研究展望第61-62页
参考文献第62-65页
股票证券领域本体(附录1)第65-72页
致谢第72-73页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第73页

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