基于基层本体映射的本体映射研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题研究背景 | 第8-13页 |
| ·语义Web简介 | 第8-12页 |
| ·SNAX系统简介 | 第12-13页 |
| ·主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 本体映射研究综述 | 第16-24页 |
| ·本体及其异构性 | 第16-17页 |
| ·本体的分类 | 第16页 |
| ·本体异构及解决方案 | 第16-17页 |
| ·本体映射 | 第17-19页 |
| ·基于相似度的本体映射 | 第18页 |
| ·基于机器学习的本体映射 | 第18-19页 |
| ·基于背景知识的本体映射 | 第19页 |
| ·本体映射技术的当前热点及发展方向 | 第19-23页 |
| ·大规模本体映射 | 第20-21页 |
| ·评价系统的改进 | 第21-22页 |
| ·对匹配器的选择 | 第22-23页 |
| ·本体映射方法的其他发展方向 | 第23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于基层本体映射的本体映射 | 第24-38页 |
| ·基于基层本体映射的推导 | 第24-31页 |
| ·基层本体映射的类层次关系 | 第25页 |
| ·由基层本体映射推导得出新映射结果 | 第25-27页 |
| ·传统基于基层本体映射的类层次推导 | 第27-28页 |
| ·改进的类层次推导方式 | 第28-31页 |
| ·类层次知识库的处理 | 第31-36页 |
| ·基于证据值的矛盾和冗余知识排除 | 第32-33页 |
| ·类层次知识库分层处理 | 第33-35页 |
| ·一种精细的前向推理方法 | 第35-36页 |
| ·GRAOM+的映射算法 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第四章 实验及结果 | 第38-50页 |
| ·系统开发环境 | 第38-40页 |
| ·实验设计 | 第40-43页 |
| ·实验数据 | 第40-42页 |
| ·评估方法 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-49页 |
| ·实验及其分析 | 第43-46页 |
| ·与已有方法比较 | 第46-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第五章 结论与展望 | 第50-52页 |
| ·研究工作及成果总结 | 第50-51页 |
| ·进一步研究方向 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第57页 |
