面向Web的领域本体在线学习方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·背景及意义 | 第8-11页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·内容及目标 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第11页 |
| ·研究目标 | 第11-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 本体及本体学习 | 第13-23页 |
| ·本体 | 第13-17页 |
| ·本体综述 | 第13-15页 |
| ·本体形式化定义 | 第15-16页 |
| ·本体分类 | 第16-17页 |
| ·本体学习 | 第17-20页 |
| ·本体学习任务 | 第17-18页 |
| ·本体学习层面 | 第18-19页 |
| ·本体学习分类 | 第19页 |
| ·本体学习技术及研究现状 | 第19-20页 |
| ·现有本体学习工具介绍 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 面向Web的领域本体在线学习体系结构 | 第23-27页 |
| ·Web知识发现 | 第23-24页 |
| ·Web的特点 | 第23页 |
| ·任务分类 | 第23-24页 |
| ·本体学习体系结构 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 Web领域资源的定向采集 | 第27-34页 |
| ·主题网络爬虫概述 | 第27-28页 |
| ·基于语义的主题网络爬虫体系结构 | 第28-30页 |
| ·语义主题爬虫指导算法 | 第30-32页 |
| ·语义主题相似度 | 第30-31页 |
| ·页面主题相似度评估 | 第31页 |
| ·链接主题相似度预测 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第5章 本体领域概念学习 | 第34-54页 |
| ·概念定义及学习任务 | 第34页 |
| ·概念学习流程 | 第34-35页 |
| ·页面预处理 | 第35-37页 |
| ·术语分析 | 第37-42页 |
| ·汉语词法分析 | 第37-39页 |
| ·常用词的分析 | 第39-40页 |
| ·合成词的分析 | 第40页 |
| ·候选词语过滤 | 第40-42页 |
| ·同义词分析 | 第42-43页 |
| ·领域术语过滤 | 第43-44页 |
| ·领域概念数据属性及实例的学习 | 第44-47页 |
| ·概念数据属性及实例分布 | 第44页 |
| ·概念数据属性学习方法 | 第44-46页 |
| ·概念实例学习方法 | 第46-47页 |
| ·实验及结果分析 | 第47-53页 |
| ·领域概念术语学习 | 第47-52页 |
| ·领域概念数据属性及实例学习 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 本体领域概念关系学习 | 第54-66页 |
| ·领域概念关系概述 | 第54页 |
| ·领域概念分类关系学习 | 第54-60页 |
| ·基于页面链接的学习 | 第55-57页 |
| ·基于分类目录的学习 | 第57-59页 |
| ·基于自由文本的学习 | 第59-60页 |
| ·领域概念非分类关系学习 | 第60-61页 |
| ·实验及结果分析 | 第61-65页 |
| ·领域概念分类关系学习 | 第61-64页 |
| ·领域概念非分类关系学习 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第7章 全文总结及未来展望 | 第66-68页 |
| ·全文总结 | 第66页 |
| ·未来展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
