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异构本体映射中的关键方法研究

提要第1-6页
摘要第6-9页
Abstract第9-17页
第1章 绪论第17-23页
   ·研究背景第17-18页
   ·研究现状第18-19页
   ·本体映射的应用第19-20页
     ·本体工程中的应用第19页
     ·信息集成中的应用第19页
     ·Web 服务组合中的应用第19-20页
     ·P2P 信息共享中的应用第20页
     ·自主通信系统的应用第20页
   ·本文工作第20-23页
     ·研究内容第20-21页
     ·论文组织结构第21-23页
第2章 本体与本体映射第23-51页
   ·引言第23-24页
   ·本体第24-34页
     ·本体定义第24-27页
     ·本体描述语言第27-32页
     ·本体分类第32-33页
     ·本体应用研究第33-34页
   ·本体映射第34-50页
     ·本体映射定义第35页
     ·相关术语第35-37页
     ·本体映射过程第37-39页
     ·本体映射方法第39-45页
     ·本体映射系统第45-50页
   ·本章小结第50-51页
第3章 基于多策略的本体映射方法第51-65页
   ·引言第51-52页
   ·相关工作第52-55页
     ·COMA 系统第52-53页
     ·RiMOM 系统第53页
     ·GLUE 系统第53-54页
     ·ASMOV 系统第54-55页
   ·相似度计算方法第55-57页
     ·定义第55-56页
     ·实体相似度计算方法第56页
     ·实体集合的相似度计算方法第56-57页
   ·基于多策略的概念映射方法第57-59页
     ·概念映射的模型框架第57-58页
     ·基于概念名称的策略第58页
     ·基于属性的策略第58页
     ·基于分类关系的策略第58-59页
     ·概念映射发现算法第59页
   ·基于多策略的属性映射方法第59-62页
     ·属性映射的模型框架第60页
     ·数据类型属性的映射策略第60-61页
     ·对象类型属性的映射策略第61-62页
     ·属性映射发现算法第62页
   ·映射优化第62-63页
   ·实验结果及分析第63-64页
   ·本章小结第64-65页
第4章 基于候选概念集的本体映射方法第65-79页
   ·引言第65-66页
   ·相关工作第66-67页
   ·基于候选概念集的本体映射方法第67-71页
     ·本体映射方法的模型框架第67-68页
     ·候选概念集的产生第68-69页
     ·基于结构的概念相似度计算第69页
     ·基于属性的概念相似度计算第69-71页
     ·本体映射的产生第71页
   ·实验结果及分析第71-77页
   ·本章小结第77-79页
第5章 基于 ROCK 聚类的本体分块与映射方法第79-95页
   ·引言第79-80页
   ·相关工作第80-83页
     ·基于 ε-Connections 的本体分块方法第80-81页
     ·BMO 和 PBM 方法第81页
     ·基于数据场的大规模本体映射第81-82页
     ·ROCK 聚类第82-83页
   ·基于 ROCK 聚类的本体分块方法第83-88页
     ·本体分块与映射方法的模型框架第83-84页
     ·概念之间链接的计算方法第84-86页
     ·聚类分块方法第86-88页
   ·块映射策略第88-91页
     ·基于分类关系的块映射策略第89-90页
     ·基于参考点的块映射策略第90页
     ·块相似度的合并策略第90-91页
     ·块映射的产生第91页
   ·实验结果及分析第91-93页
     ·测试数据集第91-92页
     ·评估方法第92-93页
     ·实验结果第93页
   ·本章小结第93-95页
第6章 结论与展望第95-98页
   ·结论第95-96页
   ·进一步工作展望第96-98页
参考文献第98-109页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第109-110页
致谢第110页

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