| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题来源及研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外相关研究 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第11-15页 |
| 1.3.1 基于推荐算法的实体上位词补充 | 第12页 |
| 1.3.2 基于挖掘频繁项集关联性的上位关系层次化 | 第12-13页 |
| 1.3.3 基于词结构的上位关系层次化 | 第13-15页 |
| 第2章 实体上位词抽取 | 第15-22页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 主要概念介绍 | 第15-16页 |
| 2.3 数据来源 | 第16-17页 |
| 2.4 基于互联网的实体上位词自动挖掘 | 第17-19页 |
| 2.4.1 基于百科的实体上位词自动挖掘 | 第17-18页 |
| 2.4.2 基于句式匹配的实体上位词自动挖掘 | 第18-19页 |
| 2.5 实验流程 | 第19页 |
| 2.6 实验结果 | 第19-20页 |
| 2.7 数据过滤 | 第20-21页 |
| 2.8 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于推荐算法的实体上位词补充 | 第22-29页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 模型构建 | 第22-23页 |
| 3.3 基于协同过滤算法的实体上位词补充 | 第23-27页 |
| 3.3.1 算法设计 | 第23-25页 |
| 3.3.2 相似度计算 | 第25-26页 |
| 3.3.3 预测值计算 | 第26-27页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第27-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 上位关系层次化 | 第29-52页 |
| 4.1 引言 | 第29页 |
| 4.2 基于 Apriori 算法的上位关系层次化 | 第29-42页 |
| 4.2.1 问题分析 | 第29-30页 |
| 4.2.2 频繁项集关联性的挖掘 | 第30-31页 |
| 4.2.3 算法设计 | 第31-35页 |
| 4.2.4 算法改进与优化 | 第35-37页 |
| 4.2.5 实验结果与分析 | 第37-39页 |
| 4.2.6 引入同义词词林 | 第39-41页 |
| 4.2.7 系统流程 | 第41-42页 |
| 4.3 基于后缀上位词的层次化方法 | 第42-45页 |
| 4.3.1 问题分析 | 第42-43页 |
| 4.3.2 后缀上位词的定义 | 第43页 |
| 4.3.3 算法设计 | 第43-44页 |
| 4.3.4 实验结果与分析 | 第44-45页 |
| 4.4 基于分类的上位关系层次化 | 第45-51页 |
| 4.4.1 问题分析 | 第45-47页 |
| 4.4.2 基于字节编码的双数组 Trie 树 | 第47-49页 |
| 4.4.3 算法设计 | 第49-50页 |
| 4.4.4 实验结果与分析 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 实体关系图谱展示平台 | 第52-60页 |
| 5.1 数据库设计 | 第52-54页 |
| 5.2 实体及其上位关系链的检索 | 第54-56页 |
| 5.3 以目录形式浏览大词林 | 第56-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |