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基于本体的语义信息检索研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-10页
第一章 前言第10-36页
   ·信息检索概述第11-17页
     ·传统信息检索基本原理第12-13页
     ·信息检索模型第13-16页
     ·信息检索系统第16-17页
   ·信息的语义表示第17-22页
     ·元数据和信息表示第17-18页
     ·资源描述框架及模式RDF(S)第18-20页
     ·基于本体的信息表示第20-22页
   ·基于语义的信息检索第22-29页
     ·语义信息检索研究现状第22-27页
     ·研究的内容及创新第27-29页
   ·论文结构第29-30页
 参考文献第30-36页
第二章 用户查询的语义扩展第36-54页
   ·查询扩展概述第36-37页
   ·查询扩展方法分析第37-40页
     ·基于全局和局部分析的查询扩展第37-38页
     ·基于词表的查询扩展第38-39页
     ·基于语义的查询扩展第39-40页
   ·基于本体的语义查询扩展第40-49页
     ·语义查询扩展分析第40-41页
     ·基于本体的用户查询分析第41-43页
     ·用户查询的语义向量第43-45页
     ·用户查询语义扩展算法第45-49页
   ·实验分析第49-50页
   ·本章小结第50-51页
 参考文献第51-54页
第三章 文档的语义预处理第54-78页
   ·基于本体的语义标注第55-62页
     ·概述第55-57页
     ·基于本体的语义标注分析第57-59页
     ·语义标注的流程第59-60页
     ·语义实例的标注和抽取第60-62页
   ·文档的语义表示第62-64页
     ·文档语义特征向量第62-63页
     ·文档语义向量索引第63-64页
   ·基于本体的文档语义聚类第64-72页
     ·基于本体的k-平均聚类第65-67页
     ·语义聚类的质心划分第67-70页
     ·基于语义质心的文档聚类第70-72页
   ·实验分析第72-75页
   ·本章小结第75页
 参考文献第75-78页
第四章 基于本体的语义向量空间检索第78-100页
   ·传统模型与语义模型的比较第79-82页
     ·向量空间第79-80页
     ·项的权重第80-81页
     ·相似度第81-82页
   ·本体的语义第82-88页
     ·本体的结构第82-84页
     ·本体的逻辑推理第84-86页
     ·语义检索的逻辑推理第86-88页
   ·语义相似度的计算第88-92页
     ·概念相似度第88-91页
     ·属性相似度第91页
     ·语义相似度第91-92页
   ·实验分析第92-96页
   ·本章小结第96页
 参考文献第96-100页
第五章 面向序列模式挖掘的语义检索优化第100-118页
   ·频繁序列模式第101-103页
     ·基本概念第101-103页
     ·序列模式挖掘第103页
   ·频繁语义序列模式第103-108页
     ·文档的语义序列分析第104-105页
     ·语义序列模式挖掘方法描述第105-108页
   ·基于频繁语义序列的检索结果优化第108-111页
     ·用户语义焦点第108-110页
     ·语义检索优化第110-111页
   ·实验分析第111-113页
   ·本章小结第113-114页
 参考文献第114-118页
第六章 面向新闻的语义信息检索系统第118-126页
   ·系统结构第118-119页
   ·查询扩展模块第119-120页
   ·文档预处理模块第120-121页
   ·语义检索模块第121-122页
   ·检索结果优化模块第122页
   ·系统演示界面第122-125页
   ·本章小结第125-126页
第七章 总结第126-129页
   ·本文主要工作第126-127页
   ·本文的主要贡献和创新点第127-128页
   ·后续的主要工作第128-129页
在读期间发表的论文第129-130页
在读期间参加的项目第130-131页
致谢第131页

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