量质融合数据管理系统中实体识别子系统的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究背景以及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.1.2 课题研究的背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 实体识别的国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 实体识别的基本方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 复杂数据实体识别技术的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 海量数据实体识别技术的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.4 实体识别的原型系统 | 第16页 |
| 1.2.5 研究现状简析 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 海量数据实体识别系统的需求分析 | 第19-31页 |
| 2.1 相关知识 | 第19-22页 |
| 2.1.1 实体识别问题 | 第19页 |
| 2.1.2 实体识别相关技术 | 第19-20页 |
| 2.1.3 海量数据处理相关技术 | 第20-22页 |
| 2.2 海量数据实体识别系统的流程 | 第22-25页 |
| 2.2.1 海量数据实体识别系统的操作流程 | 第22-24页 |
| 2.2.2 海量数据实体识别系统的数据流程 | 第24-25页 |
| 2.3 海量数据实体识别系统的需求分析 | 第25-30页 |
| 2.3.1 初步聚类模块的需求分析 | 第25-26页 |
| 2.3.2 实体识别模块的需求分析 | 第26-28页 |
| 2.3.3 实体划分模块的需求分析 | 第28-29页 |
| 2.3.4 概率计算模块的需求分析 | 第29-30页 |
| 2.3.5 算法评估模块的需求分析 | 第30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 海量数据实体识别系统的设计 | 第31-55页 |
| 3.1 海量数据实体识别系统的模块结构 | 第31-32页 |
| 3.2 初步聚类模块的设计 | 第32-35页 |
| 3.2.1 初步聚类模块的功能 | 第32页 |
| 3.2.2 初步聚类算法 | 第32-34页 |
| 3.2.3 流程逻辑 | 第34页 |
| 3.2.4 算法实例 | 第34-35页 |
| 3.3 实体识别模块的设计 | 第35-47页 |
| 3.3.1 实体识别模块的功能 | 第35页 |
| 3.3.2 实体识别算法 | 第35-40页 |
| 3.3.3 流程逻辑 | 第40-42页 |
| 3.3.4 算法实例 | 第42-47页 |
| 3.4 实体划分模块的设计 | 第47-50页 |
| 3.4.1 实体划分模块的功能 | 第47页 |
| 3.4.2 实体划分算法 | 第47-48页 |
| 3.4.3 流程逻辑 | 第48-49页 |
| 3.4.4 算法实例 | 第49-50页 |
| 3.5 概率计算模块的设计 | 第50-53页 |
| 3.5.1 概率计算模块的功能 | 第50-51页 |
| 3.5.2 概率计算算法 | 第51-52页 |
| 3.5.3 流程逻辑 | 第52页 |
| 3.5.4 算法实例 | 第52-53页 |
| 3.6 算法评估模块的设计 | 第53-54页 |
| 3.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 海量数据实体识别系统的实现 | 第55-68页 |
| 4.1 初步聚类模块的实现 | 第55-56页 |
| 4.1.1 模块实现流程 | 第55-56页 |
| 4.2 实体识别模块的实现 | 第56-59页 |
| 4.2.1 阈值求解实现流程 | 第56页 |
| 4.2.2 实体识别模块实现流程 | 第56-59页 |
| 4.3 实体划分模块的实现 | 第59-60页 |
| 4.3.1 重要数据结构定义 | 第59-60页 |
| 4.3.2 模块实现流程 | 第60页 |
| 4.4 概率计算模块的实现 | 第60-61页 |
| 4.5 算法评估模块的实现 | 第61-67页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第61页 |
| 4.5.2 实验结果及分析 | 第61-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
