Deep Web环境下多源模式匹配方法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·研究意义 | 第14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 多源模式匹配方法概述 | 第16-27页 |
| ·元查询系统简介 | 第16-17页 |
| ·一般模式匹配方法和多源模式匹配方法的比较 | 第17-19页 |
| ·模式模型构建 | 第19-23页 |
| ·模型的结构 | 第20-21页 |
| ·模式的生成 | 第21-23页 |
| ·复杂匹配的相关概念 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 改进的基于素数的多源模式匹配方法 | 第27-48页 |
| ·属性素数化的作用及问题 | 第27-29页 |
| ·属性素数化的作用 | 第27-28页 |
| ·属性素数化应用中存在的问题 | 第28-29页 |
| ·属性素数化阶段 | 第29-31页 |
| ·属性素数化算法描述 | 第29-30页 |
| ·属性素数化算法分析及实例说明 | 第30-31页 |
| ·组属性挖掘阶段 | 第31-37页 |
| ·组属性挖掘原理 | 第31-32页 |
| ·属性频率限制和属性类型限制 | 第32-33页 |
| ·组属性挖掘算法 | 第33-36页 |
| ·组属性挖掘算法分析及实例说明 | 第36-37页 |
| ·同义词发现阶段 | 第37-40页 |
| ·同义词发现算法 | 第37-39页 |
| ·同义词发现算法分析及实例说明 | 第39-40页 |
| ·匹配选择阶段 | 第40-43页 |
| ·匹配选择方法 | 第40-41页 |
| ·匹配选择算法 | 第41-43页 |
| ·匹配选择算法分析及实例说明 | 第43页 |
| ·组属性和成员属性去除阶段 | 第43-44页 |
| ·模型生成阶段 | 第44-45页 |
| ·完整的IPMSM 算法 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于知识的多源模式匹配方法 | 第48-61页 |
| ·提出的动机 | 第48-50页 |
| ·匹配知识库 | 第50-52页 |
| ·基于知识的多源模式匹配方法 | 第52-60页 |
| ·匹配思想 | 第52-53页 |
| ·KMSM 算法描述 | 第53-59页 |
| ·KMSM 算法分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 算法的实验验证 | 第61-69页 |
| ·评价标准 | 第61-62页 |
| ·实验设置 | 第62-63页 |
| ·IPMSM 算法实验结果 | 第63-64页 |
| ·KMSM 算法实验结果 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 作者简介 | 第78页 |
