| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-20页 |
| ·本文的主要工作与特点 | 第20-21页 |
| ·论文的组织结构 | 第21-23页 |
| 第二章 医学领域本体SNOMED CT简介 | 第23-39页 |
| ·SNOMED CT中的概念组件 | 第23-31页 |
| ·基本概念 | 第24-25页 |
| ·概念描述 | 第25-26页 |
| ·概念关系 | 第26-31页 |
| ·SNOMED CT的抽象逻辑模型 | 第31-37页 |
| ·关系和概念的逻辑定义 | 第31-33页 |
| ·简单和嵌套逻辑定义模型视图 | 第33页 |
| ·阐明和推断逻辑定义模型视图 | 第33-36页 |
| ·概念逻辑定义模型视图的属性 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 常用的语义相似度算法 | 第39-47页 |
| ·基于本体分类结构的语义相似度算法 | 第39-42页 |
| ·基于概念信息内容的语义相似度算法 | 第42-45页 |
| ·概念的信息内容(IC) | 第42-43页 |
| ·基于信息内容(IC)的语义相似度算法 | 第43-45页 |
| ·基于上下文矢量的语义相关度算法 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于本体分类结构语义相似度算法的改进 | 第47-53页 |
| ·基于数据集的相似性：信息论的方法 | 第47-48页 |
| ·改进基于本体分类结构语义相似度算法 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于医学领域本体分类结构的语义相似度算法 | 第53-57页 |
| ·传统的语义相似度算法分析 | 第53页 |
| ·基于医学领域本体分类结构的相似性计算 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 实验和结果分析 | 第57-65页 |
| ·实验方案 | 第57-59页 |
| ·UMLS的安装 | 第57-59页 |
| ·UMLS-Interface和UMLS-Similarity | 第59页 |
| ·实验结果分析 | 第59-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第七章 展望和总结 | 第65-67页 |
| ·结论 | 第65-66页 |
| ·工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第73页 |