一、基于Ontology的空间知识查询方法及其应用（论文文献综述）
胡鑫[1]（2021）在《基于本体理论的多传感器集成技术与应用 ——以北京市西城区为例》文中进行了进一步梳理传统的园林绿地管理中,获取数据信息是缓慢的,发现问题时又不能及时解决,为了实现精细化管理,引入物联网技术,故在园林绿地中埋入大量的传感器设备以采集相关数据,这让园林绿地中产生的数据呈爆发式增长,从数据中获取信息的速度发生质的改变,大量的数据往往数据类型不一,且人们以数据为基础,根据使用目的构建了不同平台或系统来对数据进行操作,获取所需要的信息。这些不同的数据类型和系统,根据使用目的不同或因各操作人员的理解不同导致语义异构问题的出现,各独立系统之间往往信息不易共享、互操作困难、用户不能互相理解。另一方面,在对数据信息进行查找时,传统的关键词检索方式已经无法满足人们对从数据中获取更多相关信息的需求。本体理论的提出,提供了一种全新可行的途径以解决以上出现的问题。本文通过构建园林绿地本体和语义相似度匹配研究解决语义异构、数据信息共享问题,并依据相似度匹配对检索条件进行扩展查询,从而获取到深层次的信息以满足园林管理的业务需求。主要研究工作有以下几个方面:（1）基于本体的数据库设计。对园林绿地中的实体进行概念抽取,采用混合本体法,根据拟设定的各独立数据库为基础,构建相应的局部本体,将数据源与局部本体对应,形成数据与局部本体之间链路,然后构建局部本体和全局本体之间的映射规则,将局部本体统一成一个全局本体,形成局部本体和全局本体之间链路。使用本体编辑软件,采用七步法,描述园林绿地本体的类和属性,并推理深层的概念关系,将形成的逻辑关系用于数据库设计,满足设计规范,由此生成数据库脚本文件。（2）本体相似度匹配。根据本研究对象的特点,对传统的本体相似度算法做了相应的改进,主要在结构关系相似度和信息量相似度方面,将概念关系边中的隐含关系纳入本体相似度计算考虑范围内。重新定义概念关系边的类型,计算隐含关系边类型权重;改进节点深度关系边权重计算公式,降低了其时间复杂度;考虑隐含关系边的信息量相似度。通过实验对比分析,验证了改进后的算法,在本文研究对象上准确度有了一定的提高,符合实际认知。（3）集成案例应用。本文针对系统的两个功能模块,数据统计模块和语义检索模块做了具体应用。数据统计模块,依据构建的园林绿地本体提供的数据间的关系,在进行可视化展示时,数据的调取更加快捷。语义检索模块,利用本体相似度对检索条件的关键词进行语义扩展,查询结果不仅返回了用户所需信息,还额外补充了相关的关联信息,提高了查全率。本文利用本体技术,将其应用在园林绿地管理中,有效的解决了因大量数据带来的管理混乱、语义异构等问题,实现信息互操作。基于传统相似度算法进行了改进,使其计算的结果更加符合园林领域的本体,让数据信息与概念间的匹配更加准确。
王阮[2]（2021）在《数字人文视域下口述历史档案资源知识发现研究》文中进行了进一步梳理近年来,数字人文在中国学界方兴未艾。数字人文对知识生产方式的改变,好比在学术圈这个相对平静的湖水中投进一颗石子,泛起的涟漪会波及整个学术领域[1]。2017年,中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《国家“十三五”时期文化发展改革规划纲要》指出:文化遗产保护工程需加快文物藏品数字化保藏,推进数字故宫、数字敦煌、数字丝绸之路和中国人民抗日战争数字博物馆建设[2]。在数字化浪潮中,人文活动在数字技术赋能下跨界融合,借助数字技术耕读人文知识,变革传统的人文研究范式,并赋予人文研究以新的活力。数字人文正在引领中国社会文化空间的数字化转型,身处数字环境的人们对历史档案文化的知识需求也愈加强烈。《全国档案事业发展“十三五”规划纲要》在有效推进档案资源体系建设过程中鼓励开展口述历史档案、国家记忆和城市（乡村）记忆工程、非物质文化遗产建档等工作。口述历史档案作为历史文化传承的重要载体与纽带,以记录时代变革、填补记录空缺、保护人类文化遗产等价值和功能受到国内外学者的高度关注。我国悠久的历史文化世代相传,随着时间的洗淘,诸多珍贵的文化遗产已经失传或濒临灭亡。1992年,联合国教科文组织启动世界记忆工程项目,旨在通过国际合作与应用数字技术抢救世界范围内正在逐渐老化、损毁、消失的文献记录。有关口述历史档案的研究最早可追溯至美国哥伦比亚大学口述历史研究室的建立。虽然从启动时间看,我国研究起点较美国晚了近30年,无论理论基础还是实践进展都缺少资源深度开发和知识挖掘,尚处于起步成长阶段。但作为中华文化的守护者和传承者,我国拥有相当丰富且数量庞大的人文资源亟待挖掘。在数字人文的大背景下,如何借助数字人文技术方法检索、利用浩瀚繁杂的口述历史档案资源,将其蕴含的丰富内部事实、数据和知识展现出来,实现口述历史档案资源知识发现具有迫切性和必要性。同时,如何对口述历史档案资源进行深度知识组织、知识关联、知识聚合与知识发现,为用户提供知识服务,也将成为当下及未来档案资源开发利用的研究重点。基于此,本文以口述历史档案资源为研究对象,通过对口述历史档案、知识发现的追本溯源,综合运用文献分析、专家访谈、实证研究等方法,结合口述历史档案资源特征与属性,架构数字人文视域下口述历史档案资源知识发现框架,探究数字人文视域下口述历史档案资源知识发现核心内容,构建口述历史档案资源本体与知识图谱并进行实例可视化展示,深入揭示口述历史档案资源知识元,将其蕴含的人、地、时、事等复杂内容关系予以揭示,辅助和支撑人文学者进行研究,为口述历史档案资源实践应用提供可操作性指导,实现口述历史档案资源多维知识发现。具体来说,核心内容包含4个部分。第3章数字人文视域下口述历史档案资源知识发现逻辑框架本章首先对口述历史档案资源知识发现需求进行分析,对口述历史档案资源知识发现目标进行概述,梳理口述历史档案资源知识发现流程及体系结构。然后,解析口述历史档案资源知识发现构成要素、功能要素、构成要素及功能要素关系,架构数字人文视域下口述历史档案资源知识发现框架。最后,对框架主要模块作用进行解构,包含知识组织的描述与揭示作用,知识关联的存储与链接作用,知识发现的多维挖掘作用。第4章口述历史档案资源本体构建口述历史档案资源纷繁浩杂,如何将零散杂乱的口述历史档案资源组织起来,就需要借助本体来实现。鉴于目前本领域尚未发现可复用的口述历史档案资源本体,故而需要自建本体,这也是本领域的创新之处所在。本章作为第五章的铺垫,通过构建口述历史档案资源本体呈现口述历史档案领域知识认可的概念及概念间的相互关系,从知识组织维度实现口述历史档案资源知识表示,并利用Protégé工具辅以实例可视化展示,验证了本文构建的口述历史档案资源本体具有良好的可操作性与实用性,为第五章口述历史档案资源知识图谱构建提供组织结构基础。第5章口述历史档案资源知识图谱构建本体只是从组织层面实现口述历史档案资源描述与揭示,而知识图谱是基于关联层面实现口述历史档案资源深度聚合。本章首先提出口述历史档案资源知识图谱框架设计构想,包含模式层和数据层,模式层既可以从口述历史档案资源本体解析、本体与图数据库的映射规则以及关系界定入手;也可以直接从口述历史档案资源数据源抽取所需要素。数据层包含信息抽取和知识融合两部分。然后介绍知识图谱存储和绘制工具。最后,基于第四章口述历史档案资源本体结构,引入实验数据源,采用目前主流的Neo4j图数据库构建口述历史档案资源知识图谱进行实例可视化展示,从知识关联维度实现口述历史档案资源深层聚合,构筑口述历史档案资源知识网系,实现知识关联,为第六章口述历史档案资源多维知识发现奠定关系主线。第6章口述历史档案资源多维知识发现本章在第五章口述历史档案资源知识图谱实例展示的基础上,基于知识图谱洞悉口述历史档案资源深层关系,从多维视角深入挖掘口述历史档案资源潜藏的丰富内部事实。具体包含:基于项目整体概况的知识发现、基于事件主题关系的知识发现、基于社会网络关系的知识发现以及基于时空网络关系的知识发现。既可以细致展现出口述历史档案资源间人、地、时、事之间的知识关联,又可以探求涉及同一主题或具有相关关系的多个口述历史档案资源之间的隐性关系,方便领域学者进行后续研究,以佐证本研究具有现实指导意义。综上所述,本研究在数字人文大背景下,将以本体和知识图谱为代表的数字人文技术方法“引介”口述历史档案研究,实现了口述历史档案资源领域本体和知识图谱构建新突破,同时借助实例可视化展示,将人、地、时、事等内容特征及其相互关系予以细粒度描述,从事件、时空以及社会网络关系等层面实现口述历史档案资源深层挖掘与多维知识发现,不仅丰富了多元学科理论与研究方法,而且还推进了口述历史档案资源实践创新。在“技术驱动+知识发现”的催化反应下,为口述历史档案资源深度开发提供了借鉴与可行指导,同时也对口述历史档案资源知识发现及可视化具体实施提供了可操作性框架参考,切实推动了口述历史档案资源知识组织、知识关联、知识发现与知识服务。
孟坤[3]（2020）在《考虑三维波动效应的浮承桩纵向振动理论研究》文中研究表明桩-土纵向耦合振动特性研究作为桩基抗振、防振设计及各类基桩动测技术的理论基础,一直以来都是岩土工程领域研究的热点问题。国内外众多学者虽不断努力完善桩-土动力相互作用理论,但由于该类问题的复杂性使得考虑三维波动效应的浮承桩纵向振动理论研究尚存在诸多不足。鉴于此点考虑,本文针对浮承桩-土动力相互作用问题,分别提出了黏弹性支撑边界-连续介质桩体模型及饱和虚土桩模型,采用解析方法求解了桩顶动力响应相关解答,并系统研究了桩体三维波动效应、桩端边界条件、桩端土饱和特性及波动效应对浮承桩纵向振动特性的影响规律。在此基础上,基于提出的桩-饱和虚土桩纵向耦合振动模型,进一步考虑桩身缺陷因素,推导得出对应的层状饱和土中缺陷桩桩顶速度时域响应解析解答,并将其应用到桩身缺陷参数与反射波参数耦合的协同化知识库本体模型建立和桩基缺陷定量识别程序开发中。主要工作如下:（1）基于轴对称连续介质模型同时考虑桩身和土体的三维波动效应,采用黏弹性支撑模拟桩端边界条件,提出建立了一种适用于大直径浮承实体桩的桩-土纵向耦合振动分析模型,利用解析方法推导得出桩顶动力响应相关解答。在此基础上,通过与已有解答对比分析验证了所提出模型的合理性,并探讨了其在应用到大直径浮承实体桩纵向振动问题时的先进性,进一步展开参数化分析系统研究了桩身三维波动效应、桩端边界条件、桩身参数和土体参数对实体桩桩顶动力响应的影响。（2）基于提出的黏弹性支撑边界-连续介质桩体模型,进一步考虑管桩桩芯土的影响,建立了桩侧土-管桩-桩芯土三维轴对称连续介质纵向耦合振动分析模型,采用分离变量法并结合桩侧土、桩芯土与管桩界面耦合条件求解得到管桩桩顶动力响应相关解析解答。基于所得解,通过参数化分析详细探讨了管桩桩身三维波动效应、桩端边界条件及桩芯土参数对管桩桩顶动力响应的影响规律。（3）为考虑土体饱和特性及桩端土层厚度和波动效应的影响,基于Biot三维饱和动力波动理论,将可严格考虑桩-桩端土动力相互作用的单相虚土桩模型拓展到饱和土中,提出了一种饱和虚土桩模型,建立了轴对称连续饱和黏弹性土中桩-饱和虚土桩纵向耦合振动分析模型。通过引入势函数对三维饱和土体动力波动方程进行解耦,利用算子分解理论求解得到饱和土体位移基本解,结合边界条件和桩土耦合条件推导得出桩顶动力响应相关解答。在此基础上,通过与已有解答对比分析验证了饱和虚土桩模型的合理性,并探讨了其在应用到饱和土中浮承桩纵向振动问题时的先进性,进一步展开参数化分析揭示了桩端土体饱和特性和波动效应对浮承桩纵向振动特性的影响规律。（4）基于提出的桩-饱和虚土桩纵向耦合振动模型,进一步考虑桩身缺陷因素,推导得出对应的层状饱和土中缺陷桩桩顶速度时域响应半解析解答,并与实测数据对比验证其合理性和精度。在此基础上,通过参数化分析系统探讨了饱和土体成层特性、桩身缺陷类型、缺陷埋深及缺陷长度对桩顶动力阻抗和速度响应的影响规律。（5）基于非均质饱和土中缺陷桩桩顶速度时域响应解析解答,采用Ontology本体理论和语义网技术,建立了桩身缺陷参数与反射波参数耦合的协同化知识库本体模型OntoPIE（Ontology of Pile Integrity Evaluation）,并进一步结合 MATLAB GUI 平台开发了能进行合理、准确和快速评价的桩基缺陷定量识别程序。本文所做工作对于完善浮承桩纵向振动理论具有重要的实际意义,相关成果及结论可为桩基抗振、防振设计及基桩动测技术提供参考和指导。
林泽斐[4]（2020）在《基于在线百科的社会网络抽取及语义化研究》文中研究表明基于社会网络的研究方法已被广泛应用于人文社会科学的众多领域。社会网络研究的基础是社会网络的构建,随着大数据研究的兴起,面向海量数据的社会网络自动抽取成为社会网络构建的新兴热点。社会网络抽取是指基于明确或隐含的信息,从信息源中自动抽取出社会成员及其联系的技术。在在线百科中,蕴含着海量的社会成员及其社会关系信息。如何从此类信息源中抽取出大规模社会网络,是值得探讨的一大课题。此外,社会网络构建的目的在于对所构建的社会网络进行进一步的分析和利用。近年来,将语义网技术与社会网络相结合的语义社会网络开始得到学术界的关注,借助于本体和推理引擎,语义社会网络可以具备一定的逻辑推理能力,这有助于从社会网络中挖掘大量潜在的语义信息和社会成员联系,进而服务于学术研究。在此背景下,本研究以在线百科作为主要信息源,探索一种基于百科半结构化文本的社会网络抽取机制,在此基础上对大规模社会网络的语义化方法及其在数字人文领域的应用模式展开研究,主要的研究内容包括:（1）针对在线百科中的社会网络抽取问题,提出一种新的基于在线百科的大规模社会网络抽取方法,其主要创新点在于利用排序学习方法综合多种特征计算人物关系权重,通过估计人物生存时空来发现人物间的时空耦合关系。通过此方法,本研究首次从中文在线百科中抽取出完整的带有权重和时空信息的社会网络。（2）在对当前社会网络本体调研的基础上,提出了一种新的社会网络本体MSTSN。与同类社会网络本体相比,MSTSN本体主要面向数字人文领域的社会网络构建,特别对人物所处的时空、人物的不同类型,以及人物间的不同关系类型等信息进行了细粒度的刻画。基于MSTSN本体,对在线百科中所抽取的社会网络进行实例化,形成一个大规模人物知识图谱。（3）针对人物知识图谱中的人物关系预测这一难点问题,提出一种新的知识图谱关系预测方法,该方法将关系路径和反映实体间关系的文本矩阵化,通过卷积神经网络学习与特定关系类型相关的结构和文本模式特征,在此基础上训练模型实现关系预测。对比实验结果表明,本研究提出的方法在评测数据集上的性能表现超过了主流方法的水平。（4）针对非结构化文本中的人物关系三元组抽取问题,提出一种新的中文命名实体链接方法,该方法融合了单实体消歧和多实体消歧特征,并根据不同文本长度选用不同的特征组合;同时,在传统一阶段式消歧的基础上添加了第二阶段消歧以改善消歧结果。对比实验显示该命名实体链接方法的总体性能优于当前主流同类系统的水平。（5）基于本研究所提出的MSTSN本体和所构建的人物知识图谱,阐述了四类面向数字人文研究的社会网络语义查询策略,并通过可视化方法展示各策略的执行效果。相比传统的社会网络构建策略,本研究所提出的方法可从在线百科中有效地抽取社会成员及其关系,且更加关注与社会成员相关的时空和语义信息,在人名消歧和人物关系权重算法等方面也进行了改进,这可为大规模社会网络的自动化构建研究提供理论和方法参考。通过对社会网络进行语义化处理所形成的大规模人物知识图谱,在与人文学科相关的社会网络分析系统、问答系统、知识发现系统中均具有实际应用价值,这可为探索文本挖掘和语义网技术在数字人文研究中的应用模式提供参考借鉴。
李晓彤[5]（2020）在《我国政府开放数据的质量评价与改进研究》文中研究说明开放政府数据是大数据时代下我国经济社会发展到一定阶段的产物,已经上升至国家战略高度,在政治、经济、社会、文化等方面创造了丰富的价值效益。开放政府数据不仅仅是将数据开放出来这么简单,而是要盘活存量数据,优化增量数据,提高开放政府数据对经济和社会的可用性、判断决策的合理性和数据的精准应用,从最初的数据共享向数据可用性发展。目前,我国开放政府数据呈现总量稳步增长,政策法规支持力度加大,数据平台建设逐渐完善的趋势,已有100多个地方政府上线了开放数据平台,开放数据集达七万多个,两年内增幅近八倍。但是数据质量水平却参差不齐,重创造轻管理、重数量轻质量、重开放轻利用的问题逐渐突出,缺乏科学的数据质量评价标准及体系。为解决上述问题,本文的主要工作如下:（1）国内外数据质量评价框架分析。对国外以开放数据晴雨表为代表在内的5个质量评价框架,以及国内的开放树林指数进行学习借鉴,重点分析了框架中具体的评价维度和指标,为本文的框架构建提供基础。（2）构建数据质量评价框架。调查我国地方政府开放数据平台存在的质量问题,从数据质量问题角度出发,建立了包含8个质量维度的地方政府开放数据质量评价框架,对我国5个试点地方的数据集和门户网站进行量化实例评价。（3）开发数据质量本体。基于七步法的本体模型创建方法,建立了数据质量本体,将本体应用到5个试点地方中,对数据质量评价结果进行统一的实例描述,并引入本体推理方法对评价结果进行查询和推理,在语义上实现评价结果的复用和共享。（4）提出数据质量改进机制和方法。在政府数据治理框架的基础上,提出了包括制度保障、数据处理、数据质量控制和评估反馈的质量改进机制,在质量评价框架和数据质量本体的基础上对数据清洗和本体推理两个质量改进方法进行应用验证。（5）新冠肺炎疫情数据的质量评价与改进。调研发现我国已有13个地方政府平台开放了共1 13个新冠肺炎疫情数据集,利用本文构建的数据质量评价框架对数据进行评价,应用数据清洗和本体推理方法改进数据质量,针对新冠肺炎疫情数据提出质量改进建议。本文旨在改进我国政府开放数据质量,为我国国家及地方政府开放数据平台的数据质量发展工作提供一定的借鉴和参考。
黄毅[6]（2020）在《地理场景数据模型构建与本体表达》文中指出传统GIS基于还原论思想认知地理环境,对地理要素进行分层描述与分类表达,发展出以地图模型为核心的逐要素表达的GIS数据模型和数据组织方式。这类数据模型侧重于表达单个地理要素的几何、位置与属性特征,对地理要素关系的刻画更多局限于时空拓扑关系,难以表达地理场景的层级结构及场景中不同要素间的其它复杂关系。随着时空数据模型的普及,越来越多的研究开始关注地理要素的变化过程。地理要素变化过程的探究,有助于理解地理场景的演化机制,对场景动态模拟起着至关重要的作用。然而,以往对于过程的描述往往强调要素自身的变化,忽略地理环境的整体性本质,无法描述不同要素演化过程间的相互作用关系。为此,对地理环境进行再认知,构建更接近于真实世界客观规律的GIS数据模型,成为了当前研究的重点。本文从地理认知和地理学视角出发,对地理场景及其组成要素的内涵进行解析。在此基础上,提出用以描述地理场景特征的表达框架,该特征框架丰富了地理要素间关系特征的表达。为了突出地理场景的动态演化特征,本文构建了以过程表达为核心,关注要素间联系的地理场景数据模型。该数据模型有效提升了GIS数据模型对于地理关系数据以及要素演化过程的查询能力,具备一定的推理能力,能够用于探究地理场景及其要素的变化机制,为后续支持复杂地理分析、计算和模拟打下基础。本论文具体研究内容总结如下:（1）本文对认知学相关理论进行较为全面的梳理,针对当前仅以还原论思想认知地理环境存在的不足,提出了以整体论为主导的地理场景综合认知方法。本文首先结合一般系统论,分析地理场景的层次结构与内涵,将地理场景视作多尺度嵌套、动静耦合、多要素相互作用的整体。借鉴土地利用区划、景观分类学和土地利用分类,制定地理场景的分类原则和构建方法。基于地理场景六要素,重新梳理场景的组成要素,并剖析场景与不同类型要素间的关系。（2）针对地理场景及其组成要素的基本特征,提出从时间、空间、语义、属性、演化过程和关联关系等几个方面进行解析、抽象和统一描述。对于传统GIS表达较为成熟的时间、空间、语义和属性等特征,对其内容及具体表达方式进行定义。对于以往忽略的要素间关系特征,提出空间关系、时间关系、语义关系和属性关系等四大类,其中后两类关系中包含了作用关系、因果关系和层级关系等多种地理场景数据模型特有的关系信息。对于过程特征的表达,借鉴生物学DNA分子双螺旋链状结构特征,提出适用于地理场景的,以“过程-状态”为核心的多螺旋链状结构概念模型,该模型能够将不同的地理特征统一到每一个过程对象中。（3）传统逻辑模型难以表达要素间的复杂关系,相比之下,本体具有强大的关系表达和语义推理能力,与地理场景的结构特征较为吻合。基于此,本文采用本体的形式,对已构建的地理场景概念模型进行逻辑建模。其具体实现方法为通过OWL描述语言,对地理场景、场景组成要素及其中包含的各类关系进行规范化表达。为了避免人工构建地理场景本体数据的低效性,本文设计了相应的本体自动扩充方法。对于构建好的地理场景本体,需要选取合适的数据库进行存储。针对传统地理本体数据存储方式的不足,提出以图数据库的方式存储本体数据,实现地理场景数据模型的物理建模。为了完成这一目标,本文首先分析当前图数据库的特征,然后选取Neo4j数据库进行场景数据的存储。在分析完该数据库的基本组成元素后,提出相应的数据存储方法,最终将地理场景本体数据存入数据库中。（4）为验证地理场景数据模型的实用性,本文构建了包含诸多要素的多层级人文场景实例。通过丰富的数据查询结果,验证了地理场景数据模型在层次结构表达、作用关系刻画及演化过程描述等方面的可行性。该数据模型的提出能够更好地表达地理环境,具有更好的运行效率,为后续实现深度知识挖掘提供可能性,也为探究复杂地理现象的分析、计算和模拟打下基础。本文的主要创新点如下:（1）针对原有GIS空间认知以地图为中心,缺乏地理环境总体认识的缺陷,引入格式塔认知理论和一般系统论,以整体论和还原论相结合的方法进行地理场景的再认知。（2）基于地理场景的结构特征和演化过程,以要素为纽带构建地理场景数据模型。其中要素的演化过程受DNA分子结构启发,在传统过程模型基础上,提出顾及多要素过程的多螺旋链状结构概念模型。该模型能够实现对场景复杂结构和多要素变化过程的表达。（3）针对地理场景本体数据生成与存储问题,提出相应的本体自动扩充方法和基于Neo4j数据库的存储规则,使得地理场景数据模型能够表达场景结构、要素关系及多要素演化过程。
周莉娜[7]（2020）在《面向领域知识服务的唐诗本体构建与智能应用研究》文中提出以知识图谱为代表的新一代人工智能技术的发展为唐诗数字人文领域的研究带来了新思路和新方法的变革,利用知识图谱提供智能化的知识服务成为唐诗数字人文领域研究的新方向。同时,随着唐诗大数据的增长,唐诗领域的知识服务需求也从传统的信息查询转变为希望满足精准化、专业化和智能化的知识服务需求,这一转变对细粒度、语义化的唐诗知识组织和表示方式提出了新的要求。然而当前互联网上的唐诗知识组织松散稀疏,复杂异构,大大增加了知识获取、组织和利用的难度。领域本体作为领域共享概念的明确化形式化的语义描述模型,可以有效地组织和表示唐诗知识中的概念、术语、属性、关系等,是唐诗领域知识图谱构建和领域知识服务的表示基础。因此本文以唐诗领域知识服务需求为导向,构建面向领域知识服务的唐诗本体,并实现知识图谱环境下的本体智能应用。首先,本文采用专家咨询法、问卷调查法和知识小组三种定性与定量方法调研唐诗领域知识服务需求,调研对象包括科研人员、普通用户和开发人员在内的三类用户;并对收集到的需求进行分析,构建面向唐诗本体构建的需求分析框架,使得领域本体可以覆盖复杂变化的知识服务需求,形成唐诗本体的先验原型。其次,本文提出了面向领域知识服务的唐诗本体（Tang Poetry Ontology for Domain Knowledge Service,以下简称TPO4DKS）模型构建框架,包括分布式异构数据源层、本体模式层和本体智能应用层;基于此构建框架,本文进一步提出了一种面向领域知识服务的唐诗本体构建方法论,包括规范化、概念化、形式化和集成化四个步骤,按照元本体-子域本体-全局本体的本体层次逐步构建;利用OWL语言和Protégé工具编辑管理TPO4DKS模型,并使用Virtuoso数据库将本体以RDF三元组形式存储于本体知识库。最后,本文开展了基于唐诗本体的智能应用研究,包括TPO4DKS在支持知识管理、知识推理及知识查询3个方面的智能化应用。其中,基于TPO4DKS的知识管理通过语义标注、语义集成和知识存储三个方面支持唐诗领域知识的识别、抽取和存储应用;知识推理通过构造基于OWL语言的推理规则、产生式规则和自定义SWRL（Semantic Web Rule Language）规则实现唐诗知识推理的应用;知识查询则通过基于本体知识库的SPARQL查询功能不断完善本体模式层弥补知识库与查询需求之间的语义间隙,从而增强知识查询的服务能力。
严行[8]（2019）在《基于本体的绿色建筑技术设计案例推理系统研究》文中研究表明建筑业作为全球变暖的重要的驱动因素之一,转变其发展模式势在必行。绿色建筑是一种新型建筑,具有节能、节水、节材等特点,能够有效减少建筑对环境影响,为人们提供健康、舒适的人居环境。近年来,我国绿色建筑发展迅猛,然而绿色建筑设计仍面临着诸如:设计效率低、技术选择不合理、经验难以共享等问题,为改革绿色建筑设计手段提出了迫切需求。另一方面,随着计算机和人工智能等技术的普及,建筑设计流程和设计方法也发生了深刻的转变。因此,如何利用人工智能技术整合已有的建筑设计资料,辅助建筑设计师进行设计决策,是提高绿色建筑设计效率和推动建筑业智能化发展的重要手段。本研究以提高绿色建筑技术设计效率和效果为目的,从现有建筑设计流程出发,应用案例推理和本体技术的原理,创新性地提出了基于本体的绿色建筑技术设计案例推理系统。本研究的主要内容包括以下五个方面:（1）建立了绿色建筑技术设计案例推理系统的框架本研究首先对专家决策系统、案例推理理论、本体方法论进行梳理,并对绿色建筑内涵、发展历程、评价体系进行剖析,分析了绿色建筑设计的特点、流程、团队组建和面临挑战,提出了绿色建筑技术设计的基本内容。在此基础上,对比分析了案例推理的流程与绿色建筑技术设计流程的相似性,探讨了案例推理技术与本体技术相结合的优势,提出了绿色建筑技术设计案例推理系统的基本框架。（2）建立了绿色建筑领域本体本研究提出了绿色建筑领域本体,以统一对绿色建筑领域知识特征的表述。为了提高构建本体的效率,本研究提出一种半自动的本体构建方法。在提取绿色建筑领域本体概念时,首先利用自然语言处理技术对绿色建筑标准文本进行预处理,再通过统计术语的词频和出现的文本数提取领域术语集合,然后利用WordNet同义词词典合并同义术语,最终提取绿色建筑领域概念集合。在提取概念间关系时,本研究采用后缀词和层次聚类法提取概念间的分类关系;采用关联规则方法提取概念间的非分类关系。（3）绿色建筑技术设计案例推理系统中的案例库构建原理本研究提出了提出了一种结合案例的基本特征和文本语义特征的绿色建筑技术设计案例表示模型。首先采用文献研究法从现有文献中提取六个案例的基本特征,然后基于绿色建筑领域本体建立案例文本的语义索引,将案例文本最终表示为语义向量,形成统一的案例表达模板,并存储到案例库中。（4）绿色建筑技术设计案例推理系统中的案例检索机制建立案例检索机制的核心是案例之间相似度的计算。针对不同数据类型的基本特征,本研究提出了三种特征相似度计算方法。针对案例文本的语义特征,本研究提出了基于本体的语义检索方法。在此基础上,本研究采用层次分析法确定各个案例特征的权重,建立了案例综合相似度计算模型,最终形成案例检索机制。（5）绿色建筑技术设计案例推理系统的实证研究在系统需求分析的基础上,本研究构建了绿色建筑技术设计案例推理系统的架构和流程。在此基础上,设计了绿色建筑技术设计案例信息输入界面和绿色建筑技术设计案例推理界面。最后对绿色建筑技术设计案例推理系统进行了实证研究。实证结果发现利用该系统检索到历史案例与目标案例确实能够相互借鉴,也验证了本研究所提出的基于本体的绿色建筑技术设计案例推理系统的有效性。本文探索性的将人工智能技术引入到建筑领域,提出的绿色建筑技术设计案例推理系统具有很强的现实意义和理论意义。本研究提出的半自动的本体构建方法对其他领域本体的建立有一定的借鉴意义;同时,本研究提出的案例知识表示模型和案例检索机制丰富了案例推理的理论,能够推广到其他领域的案例推理系统中。在现实中,该系统不仅能够提升绿色建筑技术设计的效率,还能提升设计方案的水平。
刘航[9]（2019）在《基于语义的航空技术标准知识管理研究》文中研究说明在知识经济时代背景下,随着互联网技术、信息化技术在制造业各领域的深入发展与广泛应用,现代制造业正经历着创新性的转变。新一代互联网技术、信息技术与制造技术的深入结合正在促成人类工业生产以智能制造为特征的崭新变革。在此形势下,企业产品研发所需知识已转变成可为企业带来绝对竞争力的战略性资源。根据国内外当前对于“知识处理、知识表达、知识利用”等方面的研究成果,从航空领域产品研发对于知识管理的需求及所存在的问题出发,以航空领域具有代表性、公信性的技术资源-航空技术标准为对象,利用本体工具研究了基于语义的航空技术标准知识管理的理论与方法,对航空技术标准知识处理、知识表达、知识利用等问题进行了深入研究:在现有知识管理相关技术与理论基础上,针对航空领域知识管理需求及航空技术标准的知识特点,分析了航空技术标准文件间及标准文件内部知识间的关联关系,基于知识元构建航空技术标准知识关联模型,为开展航空技术标准信息服务、建立知识层面的知识管理系统及进一步推进航空技术标准文献的知识化进程提供技术支持,为航空技术标准知识管理系统的构建奠定基础。针对航空技术标准知识的特征,构建了航空技术标准知识多层次分类体系。提出基于本体的多维度航空技术标准知识表达方法。研究了基于Protégé的航空技术标准本体创建方法及基于OWL的航空技术标准知识描述方法,建立了从知识关联层面实现航空技术标准全面统一表达的知识描述体系。以知识的高效利用为目标,进一步研究了基于本体的航空技术标准语义标注方法,解决了航空技术标准中信息资源的计算机识别、理解问题,从语义层面实现了本体中知识和信息资源间集成。不仅可为航空技术标准中信息资源的计算机识别、理解问题形成有效的解决途径。而且还可为航空技术标准得以在实际中被按需高效准确应用从技术层面提供支持和保障。依据上述研究所形成方法,研究建立了航空技术标准知识库及其知识推理与查询的方法,进行了航空技术标准知识管理原型系统的开发,验证了论文所提出理论、方法。
罗明[10]（2019）在《教育测评知识图谱的构建与应用》文中研究指明知识图谱目的在于表征客观世界中真实存在的实体以及刻画彼此之间的关系,自2012年谷歌提出“Google Knowledge Graph”以来,知识图谱在学术界和工业界受到广泛关注。教育测评旨在通过定量方式对学生各方面发展、课堂教与学等情况进行描述以及通过收集一定量数据后从定性层面对学生行为、发展轨迹等因素作出价值分析和价值判断,是实行科学化、智能化教育管理和研究的重要工具。随着知识图谱技术的成熟和教育测评智能化的发展,人们逐渐把目光转向了两者的有机结合上。针对教育测评领域中信息缺乏系统性组织与管理以及现有测评往往只涉及具体数值统计计算的不足,本文开展了以下两个方面的研究工作:（1）为了支持教育测评领域信息资源的互联与共享,本文提出并构建了涵盖学校、学生、试卷、试题、知识点以及各种测评指标等元素的教育测评知识图谱（Educational Assessment Knowledge Graph,EAKG）,给出了EAKG的整体结构框架和构建方法与流程。EAKG的构建方法分为EAKG模式层本体的构建和EAKG数据层具体实例的构建,其中,EAKG模式层本体对教育测评领域中概念、属性、关系、公理等进行明确的形式化表达,主要包括概念类的分类结构定义、属性定义和多元关系的定义。依托于EAKG模式层结构定义的EAKG数据层刻画领域中客观存在的实体间的相互关联,主要包括概念类的具体实例和实例在各个属性上的属性值的生成。模式层-数据层的构建方法使得EAKG的构建变得层次可分同时还具有可扩展性,即新的测评数据只要按照模式层结构定义便可加入到已有知识图谱中。进一步地,在构建得到的本体EAKG-withSchema上进行逻辑推理,将蕴涵在声明中的隐含知识进行显式表达,并对推理结果进行人工检查与校验等一系列操作,最终得到一个拥有419010个节点和3838949条边的教育测评知识图谱EAKG-inferred。（2）针对基于符号表示的EAKG自身固有的离散化特性和实际教育测评常涉及数值统计计算的需要,我们结合当前主流的知识图谱表示学习模型对本文构建的EAKG进行了表示学习,将EAKG中逻辑符号表示的知识嵌入到连续稠密低维向量空间中,得到实体、关系对应的分布式表示,从而实现包括学生实体相似性计算、试卷得分预测、知识点得分预测、学生聚类分析等在连续数值空间上计算的知识应用。具体地,我们基于当前主流的6种表示学习算法对仅有数据层的EAKG-noSchema和EAKG-inferred分别进行了表示学习并对比了各自在三元组分类和链接预测任务上的性能,实验结果表明EAKG-inferred上的6种表示学习模型在两种任务上的表现性能均要优于EAKG-noSchema,表明了本文提出的模式层-数据层-推理层的EAKG构建方法的有效性。通过案例分析,我们进一步比较了EAKG的符号表示和分布式表示各自的特点,并用最近提出的大知识10MC模型将EAKG与现有主流的大规模知识图谱OpenKN、Freebase和Wiki进行了对比,结果表明EAKG整体上符合10MC模型对于大知识的定义。本文以教育测评为研究背景,结合当前热门的知识图谱技术,对教育测评领域中关键元素如学校、学生、试卷、试题、知识点以及各种测评指标等知识进行系统性建模,提出并构建了一个教育测评知识图谱,并利用当下主流的表示学习算法对其进行了表示学习,并据此分析了在数值空间上计算的各类知识应用,以促进智能化教育测评的发展和落地应用。
二、基于Ontology的空间知识查询方法及其应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于Ontology的空间知识查询方法及其应用（论文提纲范文）
（1）基于本体理论的多传感器集成技术与应用 ——以北京市西城区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 本体构建研究 |
| 1.3.2 本体语义相似度研究 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.4.1 基于本体的数据库设计 |
| 1.4.2 基于本体的相似度匹配 |
| 1.4.3 基于本体的园林绿地多传感信息集成案例 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 论文结构安排 |
| 第2章 研究方法与技术概述 |
| 2.1 本体论 |
| 2.2 相似度算法 |
| 2.2.1 结构相似度 |
| 2.2.2 关系相似度 |
| 2.2.3 属性相似度 |
| 2.2.4 信息量相似度 |
| 2.2.5 综合相似度 |
| 2.3 软件平台 |
| 2.3.1 本体编辑Protege |
| 2.3.2 数据库脚本编辑Power Designer |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于本体的数据库设计 |
| 3.1 传感器数据类型 |
| 3.2 基于本体的数据库建表 |
| 3.2.1 本体概念 |
| 3.2.2 基于本体的语义集成框架 |
| 3.2.3 本体模型及映射的构建 |
| 3.2.4 本体推理及查询 |
| 3.3 基于本体的数据表结构 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于本体的相似度匹配 |
| 4.1 本体相似度 |
| 4.2 本体相似度计算 |
| 4.2.1 基于结构相似度计算 |
| 4.2.2 基于关系相似度计算 |
| 4.2.3 基于信息量相似度计算 |
| 4.2.4 基于属性相似度计算 |
| 4.3 综合相似度计算 |
| 4.4 实验计算与分析 |
| 4.4.1 实验数据 |
| 4.4.2 实验计算 |
| 4.4.3 实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于本体的园林绿地多传感信息集成案例 |
| 5.1 案例概况 |
| 5.2 集成案例 |
| 5.3 数据统计模块 |
| 5.3.1 基于本体的数据库使用 |
| 5.3.2 多传感器数据时序存储 |
| 5.3.3 多传感器信息集成的可视化展示 |
| 5.4 语义检索模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）数字人文视域下口述历史档案资源知识发现研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 口述历史档案研究现状 |
| 1.3.2 知识发现研究现状 |
| 1.3.3 研究现状述评 |
| 1.4 研究内容、研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 口述历史档案 |
| 2.1.2 口述历史档案资源 |
| 2.2 档案信息资源开发理论 |
| 2.2.1 档案信息资源开发含义 |
| 2.2.2 档案信息资源开发意义 |
| 2.2.3 档案信息资源开发原则 |
| 2.3 本体理论 |
| 2.3.1 本体概念 |
| 2.3.2 本体分类 |
| 2.3.3 本体构建流程 |
| 2.3.4 本体在档案领域的应用 |
| 2.4 知识发现理论 |
| 2.4.1 知识发现定义 |
| 2.4.2 知识发现过程 |
| 2.4.3 知识发现方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 数字人文视域下口述历史档案资源知识发现逻辑框架 |
| 3.1 数字人文视域下口述历史档案资源知识发现需求分析 |
| 3.1.1 数字人文时代的必然要求 |
| 3.1.2 口述历史档案资源开发需求 |
| 3.2 数字人文视域下口述历史档案资源知识发现目标与体系架构 |
| 3.2.1 口述历史档案资源知识发现目标 |
| 3.2.2 口述历史档案资源知识发现流程及体系结构 |
| 3.3 数字人文视域下口述历史档案资源知识发现框架 |
| 3.3.1 口述历史档案资源知识发现构成要素 |
| 3.3.2 口述历史档案资源知识发现功能要素解析 |
| 3.3.3 口述历史档案资源知识发现要素及功能关系 |
| 3.3.4 口述历史档案资源知识发现框架构建 |
| 3.4 数字人文视域下口述历史档案资源知识发现框架主要模块作用解构 |
| 3.4.1 口述历史档案资源知识组织的描述与揭示作用 |
| 3.4.2 口述历史档案资源知识关联的存储与链接作用 |
| 3.4.3 口述历史档案资源知识发现的多维挖掘作用 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 口述历史档案资源本体构建 |
| 4.1 口述历史档案资源知识组织原则 |
| 4.2 口述历史档案资源元数据标准选择 |
| 4.3 口述历史档案资源元数据抽取 |
| 4.4 口述历史档案资源本体模型设计 |
| 4.4.1 术语词表构建 |
| 4.4.2 确认类的等级体系,定义类和属性 |
| 4.4.3 充实、修正本体 |
| 4.4.4 本体模型转换 |
| 4.5 口述历史档案资源本体实例化 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 口述历史档案资源知识图谱构建 |
| 5.1 口述历史档案资源知识图谱框架设计 |
| 5.2 模式层组织 |
| 5.2.1 本体解析 |
| 5.2.2 本体与图数据库规则映射 |
| 5.2.3 关系界定 |
| 5.3 数据层组织 |
| 5.3.1 信息抽取 |
| 5.3.2 知识融合 |
| 5.4 知识图谱存储与绘制 |
| 5.5 口述历史档案资源知识图谱实例化 |
| 5.5.1 数据准备 |
| 5.5.2 口述历史档案资源知识图谱模式层组织 |
| 5.5.3 口述历史档案资源知识图谱数据层组织 |
| 5.5.4 口述历史档案资源知识图谱存储与绘制 |
| 5.5.5 口述历史档案资源知识图谱可视化 |
| 5.6 本章小节 |
| 第6章 口述历史档案资源多维知识发现 |
| 6.1 基于项目概况的知识发现 |
| 6.1.1 整体—局部分布 |
| 6.1.2 项目—时间分布 |
| 6.1.3 项目—地点分布 |
| 6.2 基于事件主题关系的知识发现 |
| 6.2.1 事件—项目关系的知识发现 |
| 6.2.2 事件—时间关系的知识发现 |
| 6.2.3 事件—地点关系的知识发现 |
| 6.3 基于社会网络关系的知识发现 |
| 6.3.1 基于口述项目本身的社会关系 |
| 6.3.2 基于口述项目内容的社会关系 |
| 6.4 基于时空网络关系的知识发现 |
| 6.4.1 基于社会关系的人物空间分布分析 |
| 6.4.2 基于任职经历的人物时空迁移轨迹分析 |
| 6.5 本章小节 |
| 第7章 研究结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究局限 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
（3）考虑三维波动效应的浮承桩纵向振动理论研究（论文提纲范文）
| 创新点摘要 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 桩-土耦合纵向振动解析理论研究现状 |
| 1.2.1 桩-桩侧土相互作用体系纵向耦合振动模型 |
| 1.2.2 桩-桩端土相互作用体系纵向耦合振动模型 |
| 1.2.3 桩身纵向振动模型 |
| 1.3 桩基动测技术发展概述 |
| 1.3.1 缺陷桩振动理论研究现状 |
| 1.3.2 桩基缺陷识别应用研究现状 |
| 1.4 问题提出及本文主要工作 |
| 1.4.1 问题提出 |
| 1.4.2 本文主要工作 |
| 2 基于桩体三维轴对称模型的浮承桩纵向振动特性研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 大直径浮承桩解析模型建立与求解 |
| 2.2.1 力学简化模型与定解问题 |
| 2.2.2 定解问题求解 |
| 2.3 解析模型验证及对比分析 |
| 2.3.1 解析模型及相关解答验证 |
| 2.3.2 本章模型计算结果与已有模型计算结果对比 |
| 2.4 桩顶动力响应影响因素参数化分析 |
| 2.4.1 桩身三维波动效应对桩顶动力响应的影响 |
| 2.4.2 桩体参数对桩顶动力响应的影响 |
| 2.4.3 土体参数对桩顶动力响应的影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于桩体三维轴对称模型的浮承管桩纵向振动特性研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 大直径浮承管桩解析模型建立与求解 |
| 3.2.1 力学简化模型与定解问题 |
| 3.2.2 定解问题求解 |
| 3.3 解析模型验证及对比分析 |
| 3.3.1 解析模型及相关解答验证 |
| 3.3.2 本章模型计算结果与已有模型计算结果对比分析 |
| 3.4 管桩桩顶动力响应影响因素参数化分析 |
| 3.4.1 管桩桩身三维波动效应对桩顶动力响应的影响 |
| 3.4.2 管桩桩体参数对桩顶动力响应的影响 |
| 3.4.3 土体参数对管桩桩顶动力响应的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 均质土中基于饱和虚土桩模型的浮承桩纵向振动特性研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 力学简化模型与定解问题 |
| 4.2.1 力学简化模型 |
| 4.2.2 定解问题 |
| 4.3 定解问题求解 |
| 4.3.1 饱和土体动力波动方程求解 |
| 4.3.2 饱和虚土桩动力波动方程求解 |
| 4.3.3 实体桩动力波动方程求解 |
| 4.4 数值算例与参数化分析 |
| 4.4.1 解析模型验证及对比分析 |
| 4.4.2 桩顶动力响应影响因素 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于饱和虚土桩模型的层状土中缺陷桩纵向振动特性研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 力学简化模型与定解问题 |
| 5.2.1 力学简化模型 |
| 5.2.2 定解问题 |
| 5.3 定解问题求解 |
| 5.3.1 饱和土振动方程求解 |
| 5.3.2 桩振动方程求解 |
| 5.4 数值算例与参数化分析 |
| 5.4.1 解析模型及相关解答验证 |
| 5.4.2 土体纵向成层特性对桩顶动力响应影响 |
| 5.4.3 桩身缺陷对桩顶动力响应影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于解析方法的桩基完整性评价知识库建立和程序开发 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于Ontology和解析方法的桩基完整性评价知识库本体模型建立 |
| 6.2.1 语义网技术和Ontology |
| 6.2.2 缺陷评价指标与速度反射波曲线上特征参数的耦合关系求解 |
| 6.2.3 桩基完整性评价知识库本体设计与开发 |
| 6.3 基于MATLAB GUI的桩基完整性评价程序设计与开发 |
| 6.3.1 桩基完整性评价程序功能结构 |
| 6.3.2 桩基完整性评价程序开发 |
| 6.3.3 PIE-P应用示例 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间的科研成果 |
| 作者简介 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 |
| 1. 发表学术论文 |
| 2. 参与科研项目 |
| 3. 发明专利 |
| 4. 软件着作权 |
| 5. 获得奖励情况 |
| 致谢 |
（4）基于在线百科的社会网络抽取及语义化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究框架与研究内容 |
| 1.3.1 研究框架 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 研究方法与工具 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 使用的工具与技术 |
| 1.6 贡献与创新 |
| 1.7 论文组织结构 |
| 第2章 相关概念与理论 |
| 2.1 复杂社会网络理论 |
| 2.1.1 复杂网络的概念 |
| 2.1.2 社会网络的概念 |
| 2.1.3 典型的复杂社会网络模型 |
| 2.2 知识表示理论 |
| 2.2.1 知识表示的概念 |
| 2.2.2 语义网 |
| 2.2.3 知识图谱 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 相关研究综述 |
| 3.1 社会网络抽取研究 |
| 3.1.1 传统社会网络抽取研究 |
| 3.1.2 基于在线百科的社会网络抽取研究 |
| 3.2 社会网络语义化研究 |
| 3.2.1 社会网络语义化的相关工作 |
| 3.2.2 典型的社会网络本体 |
| 3.3 知识图谱补全研究 |
| 3.3.1 知识图谱补全的任务 |
| 3.3.2 知识图谱关系预测的相关研究 |
| 3.3.3 知识图谱实体类型预测的相关研究 |
| 3.4 命名实体链接研究 |
| 3.4.1 命名实体链接的任务 |
| 3.4.2 命名实体链接的相关研究工作 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 在线百科中的社会网络抽取 |
| 4.1 社会网络抽取的整体框架 |
| 4.2 初始社会网络生成 |
| 4.3 关系权重计算 |
| 4.3.1 人物相关性特征 |
| 4.3.2 人物相关度学习 |
| 4.4 人物时空分析 |
| 4.4.1 人物生存时空估计 |
| 4.4.2 时空耦合网络的构建 |
| 4.5 百科社会网络的结构特征分析 |
| 4.6 百科人物网络的可视化分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 社会网络语义建模与语义表示 |
| 5.1 社会网络语义建模 |
| 5.1.1 MSTSN本体的整体架构 |
| 5.1.2 人物时空信息的语义建模 |
| 5.1.3 关系类型和人物类型的语义建模 |
| 5.2 社会网络的语义表示 |
| 5.2.1 人物基本信息的语义表示 |
| 5.2.2 人物时空信息的语义表示 |
| 5.2.3 人物关系信息的语义表示 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 基于百科内部信息的人物知识图谱补全 |
| 6.1 人物关系类型的预测 |
| 6.1.1 关系预测模型设计 |
| 6.1.2 模型评测 |
| 6.1.3 基于Conv F模型的人物关系类型补全 |
| 6.2 人物类型的预测 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 基于百科外部文本的人物知识图谱补全 |
| 7.1 命名实体链接的整体框架 |
| 7.2 指称识别 |
| 7.3 候选实体集合生成 |
| 7.4 候选实体消岐 |
| 7.4.1 消歧特征 |
| 7.4.2 排序学习 |
| 7.4.3 消歧结果优化 |
| 7.5 命名实体链接方法评测 |
| 7.5.1 评测语料 |
| 7.5.2 文本相似度特征筛选实验 |
| 7.5.3 多特征消歧实验 |
| 7.5.4 对比实验 |
| 7.6 基于命名实体链接的人物关系补全 |
| 7.6.1 设计思路 |
| 7.6.2 方法评测 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 人物知识图谱的语义查询与可视化 |
| 8.1 基于关系的社会网络语义查询 |
| 8.1.1 查询中心人物的相关人物 |
| 8.1.2 查询限定类型的相关人物 |
| 8.2 基于作品的社会网络语义查询 |
| 8.2.1 生成与特定作品相关的社会网络 |
| 8.2.2 生成与特定作者相关的社会网络 |
| 8.3 基于时间的社会网络语义查询 |
| 8.3.1 生活于特定历史时期的人物查询 |
| 8.3.2 生成特定历史时期的人物关系网络 |
| 8.3.3 生成特定朝代的人物关系网络 |
| 8.4 基于空间的社会网络语义查询 |
| 8.4.1 与地理特征点相关的人物查询 |
| 8.4.2 同乡关系网络的生成 |
| 8.4.3 查询特定历史时期的热点地理区域 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 总结与展望 |
| 9.1 本文总结 |
| 9.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 中文参考文献 |
| 英文参考文献 |
| 附录 人物知识图谱的RDF表示(示例) |
| 攻读博士学位期间科研成果 |
| 致谢 |
（5）我国政府开放数据的质量评价与改进研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文内容及章节结构 |
| 2 相关概念和理论基础 |
| 2.1 政府开放数据平台 |
| 2.2 数据质量评价 |
| 2.3 数据质量评价框架 |
| 2.3.1 DQA评价框架 |
| 2.3.2 DQAF评价框架 |
| 2.3.3 CDQ评价框架 |
| 2.3.4 PDQM评价框架 |
| 2.3.5 SPDQM评价框架 |
| 2.4 数据质量约束规则 |
| 2.5 本体理论 |
| 2.5.1 本体 |
| 2.5.2 本体推理 |
| 2.6 数据质量改进 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 我国政府开放数据质量评价框架的构建 |
| 3.1 国内外开放政府数据评价框架 |
| 3.1.1 国外开放政府数据评价框架 |
| 3.1.2 我国地方开放政府数据评价报告 |
| 3.2 数据质量问题调查与分析 |
| 3.2.1 实例层质量问题 |
| 3.2.2 模式层质量问题 |
| 3.2.3 元数据质量问题 |
| 3.2.4 数据文件质量问题 |
| 3.2.5 数据质量问题汇总 |
| 3.3 质量评价框架的构建 |
| 3.3.1 质量评价框架的总体结构 |
| 3.3.2 数据质量维度 |
| 3.3.3 维度指标度量方法 |
| 3.4 质量评价实例 |
| 3.4.1 质量评价范围和流程 |
| 3.4.2 评价结果分析 |
| 3.5 数据质量约束规则分类 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 数据质量描述模型——质量本体 |
| 4.1 地方政府开放数据平台调查 |
| 4.2 数据质量本体 |
| 4.2.1 DCAT词汇表 |
| 4.2.2 数据质量词汇表 |
| 4.3 我国政府开放数据质量本体的构建 |
| 4.3.1 本体构建步骤 |
| 4.3.2 类及类之间的层次关系 |
| 4.3.3 类的属性 |
| 4.3.4 本体总体结构 |
| 4.4 数据质量描述实例 |
| 4.4.1 开放政府数据质量评价 |
| 4.4.2 质量元数据溯源 |
| 4.4.3 质量信息反馈 |
| 4.5 数据质量评价框架到本体的映射 |
| 4.6 基于Jena的本体推理 |
| 4.6.1 本体推理工具Jena |
| 4.6.2 基于本体推理的数据质量评价 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 我国政府开放数据的质量改进及应用 |
| 5.1 政府数据治理框架 |
| 5.2 我国政府开放数据质量改进机制整体结构 |
| 5.2.1 制度保障 |
| 5.2.2 数据处理 |
| 5.2.3 数据质量控制 |
| 5.2.4 评估反馈 |
| 5.3 基于数据清洗的质量改进 |
| 5.3.1 质量维度关联关系分析 |
| 5.3.2 数据清洗流程 |
| 5.3.3 数据清洗实例 |
| 5.4 基于本体推理的质量改进 |
| 5.4.1 本体推理流程 |
| 5.4.2 本体推理实例 |
| 5.4.3 质量元数据的SPARQL查询 |
| 5.5 新冠肺炎疫情数据质量评价与改进 |
| 5.5.1 新冠肺炎疫情数据开放情况 |
| 5.5.2 数据质量评价 |
| 5.5.3 数据质量改进 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（6）地理场景数据模型构建与本体表达（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地理认知与抽象研究现状 |
| 1.2.2 地理数据模型研究现状 |
| 1.2.3 研究现状分析 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文结构 |
| 第2章 地理场景的认知及其结构解析 |
| 2.1 地理场景认知的相关理论与方法 |
| 2.1.1 还原论 |
| 2.1.2 整体论 |
| 2.2 一般系统论与地理场景的联系 |
| 2.3 地理场景的结构与特征 |
| 2.4 地理场景的分类 |
| 2.4.1 地理场景的分类视角 |
| 2.4.2 地理场景的分类原则 |
| 2.4.3 地理场景分类示例 |
| 2.5 地理场景的时空框架 |
| 2.6 地理场景的组成要素 |
| 2.6.1 要素的定义和特征 |
| 2.6.2 场景及其组成要素关系梳理 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 地理场景表达框架构建及概念建模 |
| 3.1 地理场景表达框架概述 |
| 3.2 状态特征的内容及其表征 |
| 3.2.1 时间特征 |
| 3.2.2 空间特征 |
| 3.2.3 属性特征 |
| 3.2.4 语义特征 |
| 3.3 关系特征的内容及其表征 |
| 3.3.1 空间关系表达 |
| 3.3.2 时间关系表达 |
| 3.3.3 属性关系表达 |
| 3.3.4 语义关系表达 |
| 3.4 地理过程及其信息表征 |
| 3.5 地理场景概念模型构建 |
| 3.5.1 场景结构概念建模 |
| 3.5.2 演化过程概念建模 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 地理场景逻辑模型的本体表达 |
| 4.1 本体概述 |
| 4.1.1 本体的概念 |
| 4.1.2 本体描述语言 |
| 4.1.3 基于OWL的地理场景逻辑建模适宜性分析 |
| 4.2 地理场景本体形式化表达 |
| 4.3 地理场景本体自动扩充方法 |
| 4.4 本体表达的地理场景组织与存储 |
| 4.4.1 图数据库与Neo4j |
| 4.4.2 场景结构及其要素存储规则 |
| 4.4.3 演化过程特征存储规则 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 地理场景实例构建与分析应用 |
| 5.1 南京市文旅场景示例 |
| 5.2 数据准备 |
| 5.2.1 原始数据采集 |
| 5.2.2 数据扩充与完善 |
| 5.3 场景本体构建 |
| 5.3.1 本体自动扩充 |
| 5.3.2 本体数据推理 |
| 5.4 本体数据查询与分析 |
| 5.4.1 Cypher查询语言 |
| 5.4.2 场景结构查询 |
| 5.4.3 状态特征查询 |
| 5.4.4 关系特征查询 |
| 5.4.5 过程特征查询 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 研究特色与创新 |
| 6.3 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
（7）面向领域知识服务的唐诗本体构建与智能应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 领域知识服务研究概述 |
| 1.2.2 唐诗领域知识服务研究进展 |
| 1.2.3 数字人文领域本体构建研究进展 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2.相关理论和技术研究 |
| 2.1 基于语义网的知识表示框架 |
| 2.2 本体构建研究 |
| 2.2.1 本体定义与构建原则 |
| 2.2.2 本体构建方法 |
| 2.2.3 本体构建工具 |
| 2.3 基于本体的智能应用研究 |
| 2.3.1 基于本体的知识管理 |
| 2.3.2 基于本体的知识推理 |
| 2.3.3 基于本体的知识查询 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.唐诗领域知识服务需求研究 |
| 3.1 唐诗领域知识服务需求定义 |
| 3.1.1 领域知识服务用户需求 |
| 3.1.2 领域知识服务开发需求 |
| 3.2 唐诗领域知识服务需求调研 |
| 3.2.1 专家咨询法 |
| 3.2.2 问卷调查法 |
| 3.2.3 知识小组 |
| 3.3 唐诗领域知识服务需求分析 |
| 3.3.1 需求类型分析 |
| 3.3.2 需求特征分析 |
| 3.3.3 需求分析框架 |
| 3.4 本章小结 |
| 4.面向领域知识服务的唐诗本体构建研究 |
| 4.1 TPO4DKS构建方法论 |
| 4.2 TPO4DKS分布式异构数据源层 |
| 4.3 TPO4DKS本体模式层 |
| 4.3.1 元本体 |
| 4.3.2 全局本体构建 |
| 4.3.3 全局本体管理 |
| 4.3.4 全局本体存储库 |
| 4.4 本章小结 |
| 5.面向领域知识服务的唐诗本体智能应用研究 |
| 5.1 基于TPO4DKS的知识管理 |
| 5.1.1 语义标注 |
| 5.1.2 语义集成 |
| 5.1.3 知识存储 |
| 5.2 基于TPO4DKS的知识推理 |
| 5.2.1 本体推理语言 |
| 5.2.2 TPO4DKS推理规则构造 |
| 5.2.3 TPO4KS 推理实例 |
| 5.3 基于TPO4DKS的知识查询 |
| 5.4 本章小结 |
| 6.总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 《领域知识服务需求调研-非专业版调查问卷》 |
| 附录二 《领域知识服务需求调研-专业版调查问卷》 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（8）基于本体的绿色建筑技术设计案例推理系统研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 绿色建筑发展背景 |
| 1.1.2 绿色建筑技术设计面临的困境与挑战 |
| 1.1.3 建筑领域数字化的研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 绿色建筑设计研究现状 |
| 1.2.2 案例推理在建筑领域的研究现状 |
| 1.2.3 本体在建筑领域应用的研究现状 |
| 1.2.4 基于本体的案例推理系统的研究现状 |
| 1.2.5 研究综述小结 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容及结构安排 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线图 |
| 1.6 创新点 |
| 2 研究理论基础 |
| 2.1 专家系统 |
| 2.1.1 专家系统的发展历程 |
| 2.1.3 专家系统的类型 |
| 2.1.4 传统专家决策系统特点 |
| 2.2 案例推理理论的基本原理 |
| 2.2.1 案例推理的发展历程 |
| 2.2.2 案例推理的基本原理 |
| 2.2.3 案例推理的特点 |
| 2.3 本体方法论 |
| 2.3.1 本体的定义 |
| 2.3.2 本体的分类 |
| 2.3.3 本体的构成要素 |
| 2.3.4 本体描述语言 |
| 2.3.5 本体的构建 |
| 2.3.6 本体学习 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 绿色建筑技术设计案例推理系统框架构建 |
| 3.1 绿色建筑内涵及评价体系 |
| 3.1.1 绿色建筑内涵 |
| 3.1.2 绿色建筑发展 |
| 3.1.3 绿色建筑评价体系 |
| 3.1.4 绿色建筑评价体系对绿色建筑设计的引导作用 |
| 3.2 绿色建筑设计 |
| 3.2.1 绿色建筑设计的特点 |
| 3.2.2 传统建筑设计流程 |
| 3.2.3 绿色建筑设计流程 |
| 3.2.4 绿色建筑设计团队组成 |
| 3.2.5 绿色建筑设计面临的主要挑战 |
| 3.3 绿色建筑技术设计基本内容 |
| 3.3.1 节地和室外环境设计 |
| 3.3.2 节材设计 |
| 3.3.3 节能设计 |
| 3.3.4 节水设计 |
| 3.3.5 室内环境设计 |
| 3.4 基于本体的绿色建筑技术设计案例推理系统框架 |
| 3.4.1 案例推理技术应用于绿色建筑技术设计的可行性 |
| 3.4.2 基于案例推理的绿色建筑技术设计成果构成 |
| 3.4.3 基于本体的案例推理系统的优势 |
| 3.4.4 系统整体框架 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 绿色建筑领域本体的构建原理 |
| 4.1 构建绿色建筑领域本体的任务 |
| 4.2 绿色建筑领域本体概念的提取原理 |
| 4.2.1 领域文本预处理 |
| 4.2.2 绿色建筑领域术语的提取 |
| 4.2.3 同义词合并 |
| 4.3 绿色建筑领域本体概念关系的识别 |
| 4.3.1 概念间分类关系的提取 |
| 4.3.2 非分类关系提取 |
| 4.4 绿色建筑本体构建的实现过程 |
| 4.4.1 绿色建筑本体概念及概念间关系提取 |
| 4.4.2 绿色建筑本体的实现 |
| 4.4.3 绿色建筑本体的形式化表示 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 绿色建筑技术设计案例推理系统中的案例库构建原理 |
| 5.1 绿色建筑技术设计案例表示的框架 |
| 5.1.1 案例表示的原则 |
| 5.1.2 案例表示的方法 |
| 5.1.3 绿色建筑技术设计案例的内容 |
| 5.1.4 基于本体的绿色建筑技术设计案例表示的框架 |
| 5.2 绿色建筑技术设计案例的基本特征选取 |
| 5.3 绿色建筑技术设计案例的文本语义特征提取 |
| 5.3.1 传统文本表示的方法 |
| 5.3.2 基于领域本体的绿色建筑技术设计案例文本表示方法 |
| 5.3.3 绿色建筑技术设计案例文本的预处理 |
| 5.3.4 绿色建筑技术设计案例语义标引的建立 |
| 5.3.5 绿色建筑技术设计案例文本语义特征权重的计算方法 |
| 5.3.6 基于领域本体的语义向量构建的算法 |
| 5.4 绿色建筑技术设计案例的存储 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 绿色建筑技术设计案例推理系统中案例检索机制的设计 |
| 6.1 绿色建筑技术设计案例检索方法和流程 |
| 6.1.1 案例检索方法 |
| 6.1.2 案例检索流程 |
| 6.2 绿色建筑技术设计案例基本特征相似度计算 |
| 6.2.1 绿色建筑技术设计案例基本特征的数据类型 |
| 6.2.2 绿色建筑技术设计案例的基本特征相似度计算模型 |
| 6.3 绿色建筑技术设计语义特征检索机制建立 |
| 6.3.1 基于本体的语义检索 |
| 6.3.2 基于本体的查询扩展 |
| 6.3.3 基于本体的语义检索模型中相似度计算 |
| 6.4 绿色建筑技术设计案例检索机制中综合相似度测算模型 |
| 6.4.1 案例全局相似度计算模型 |
| 6.4.2 案例特征权重确定方法 |
| 6.4.3 层次分析法 |
| 6.4.4 绿色建筑技术设计案例特征权重确定 |
| 6.5 绿色建筑技术设计案例调整及案例库的维护 |
| 6.5.1 绿色建筑技术设计案例重用与修正 |
| 6.5.2 绿色建筑技术设计案例学习 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 绿色建筑技术设计案例推理系统的实证研究 |
| 7.1 绿色建筑技术设计案例推理系统的需求分析 |
| 7.1.1 系统的需求概述 |
| 7.1.2 系统功能需求 |
| 7.2 绿色建筑技术设计案例推理系统总体设计 |
| 7.2.1 系统架构设计 |
| 7.2.2 系统的工作流程 |
| 7.3 绿色建筑技术设计案例推理系统的界面设计 |
| 7.4 绿色建筑技术设计案例推理系统的应用 |
| 7.4.1 绿色建筑技术设计实证背景 |
| 7.4.2 绿色建筑技术设计案例推理系统的检索过程 |
| 7.4.3 系统检索结果的讨论 |
| 7.4.4 绿色建筑技术设计决策 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 研究总结 |
| 8.2 研究存在的不足以及未来工作的展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A 作者在攻读博士学位期间所发表的文章目录 |
| B 作者在攻读学位期间参与的科研项目 |
| C 绿色建筑领域本体概念间非分类关系提取的源代码 |
| D 绿色建筑技术设计案例基本信息 |
| E 学位论文数据集 |
| 致谢 |
（9）基于语义的航空技术标准知识管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 目的和意义 |
| 1.4 研究现状 |
| 1.4.1 标准文献知识管理的研究现状 |
| 1.4.2 基于本体的知识建模研究现状 |
| 1.5 论文内容和组织结构 |
| 1.5.1 论文的主要内容 |
| 1.5.2 论文的组织结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 基于语义的航空技术标准知识管理技术框架 |
| 2.1 知识管理的发展 |
| 2.2 航空技术标准知识管理的需求分析 |
| 2.3 航空技术标准知识管理系统的关键技术 |
| 2.3.1 本体技术 |
| 2.3.2 OWL |
| 2.3.3 语义建模技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 航空技术标准知识关联分析 |
| 3.1 知识关联的基本概念 |
| 3.2 航空技术标准知识关联分析 |
| 3.2.1 显性关联 |
| 3.2.2 隐性关联 |
| 3.2.3 航空技术标准知识关联网络描述模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于本体的航空技术标准知识表达 |
| 4.1 航空技术标准的归类 |
| 4.2 航空技术标准全生命周期知识体系模型 |
| 4.3 基于本体的航空技术标准知识表达 |
| 4.3.1 知识的描述 |
| 4.3.2 航空技术标准知识对象及其属性的提取 |
| 4.3.3 航空技术标准知识对象关联关系的描述 |
| 4.4 基于多维度本体建立航空技术标准知识表达模型 |
| 4.4.1 航空技术标准知识多维度类-概念-关系知识表达框架 |
| 4.4.2 基于本体的航空技术标准多维度知识表达 |
| 4.5 基于Protégé的航空技术标准知识本体构建 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于本体的航空技术标准语义标注 |
| 5.1 基于本体的元数据语义标注 |
| 5.2 航空技术标准领域知识语义化过程 |
| 5.3 航空领域知识语义模型的构建 |
| 5.3.1 航空领域多维度本体解析 |
| 5.3.2 航空领域知识的语义匹配 |
| 5.3.3 航空技术标准领域知识语义空间的形成 |
| 5.4 航空技术标准领域知识集成框架 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 航空技术标准知识管理系统的实现 |
| 6.1 航空技术标准知识库构建 |
| 6.2 知识的推理与查询 |
| 6.3 航空技术标准知识管理系统的构建 |
| 6.3.1 系统的开发环境 |
| 6.3.2 航空技术标准知识管理系统架构 |
| 6.3.3 系统主要功能及应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
| 附录1 磁滞合金热处理知识OWL语言描述举例 |
| 附录2 航空技术标准知识条目清单 |
（10）教育测评知识图谱的构建与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 教育测评研究现状 |
| 1.2.2 知识图谱表示学习研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 相关知识介绍 |
| 2.1 教育测评 |
| 2.1.1 教育测评概述 |
| 2.1.2 教育测评的主要功能 |
| 2.1.3 教育测评的质量特性 |
| 2.2 本体 |
| 2.2.1 本体定义及分类 |
| 2.2.2 本体描述语言 |
| 2.2.3 本体构建 |
| 2.2.4 本体查询语言 |
| 2.3 知识图谱 |
| 2.3.1 知识图谱核心元素 |
| 2.3.2 知识图谱架构与构建流程 |
| 2.3.3 知识图谱的知识表示形式 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 教育测评知识图谱的构建 |
| 3.1 EAKG的整体框架与构建流程 |
| 3.2 EAKG模式层本体构建 |
| 3.2.1 EAKG模式层概念分类结构 |
| 3.2.2 EAKG模式层属性定义 |
| 3.2.3 EAKG多元关系定义 |
| 3.3 EAKG数据层构建 |
| 3.3.1 EAKG数据层实例的生成 |
| 3.3.2 EAKG数据层实例的属性值生成 |
| 3.4 EAKG符号知识推理 |
| 3.4.1 EAKG不同形态对比 |
| 3.4.2 EAKG模式层面的推理 |
| 3.4.3 EAKG数据层面的推理 |
| 3.4.4 EAKG推理方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 教育测评知识图谱的表示学习及应用 |
| 4.1 EAKG表示学习 |
| 4.1.1 EAKG表示学习的背景需求 |
| 4.1.2 EAKG表示学习的实现 |
| 4.1.3 实验与结果分析 |
| 4.2 EAKG表示学习的应用与分析 |
| 4.2.1 实体相似性计算 |
| 4.2.2 成绩预测和知识点得分预测 |
| 4.2.3 学生实体聚类以分组教学 |
| 4.3 EAKG的对比分析 |
| 4.3.1 EAKG的两种表示形式在知识推理上的对比分析 |
| 4.3.2 EAKG与现有知识图谱的对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所取得的主要科研成果 |
| 致谢 |
四、基于Ontology的空间知识查询方法及其应用（论文参考文献）
- [1]基于本体理论的多传感器集成技术与应用 ——以北京市西城区为例[D]. 胡鑫. 北京建筑大学, 2021(01)
- [2]数字人文视域下口述历史档案资源知识发现研究[D]. 王阮. 吉林大学, 2021
- [3]考虑三维波动效应的浮承桩纵向振动理论研究[D]. 孟坤. 大连海事大学, 2020
- [4]基于在线百科的社会网络抽取及语义化研究[D]. 林泽斐. 南京大学, 2020(09)
- [5]我国政府开放数据的质量评价与改进研究[D]. 李晓彤. 大连海事大学, 2020(01)
- [6]地理场景数据模型构建与本体表达[D]. 黄毅. 南京师范大学, 2020(03)
- [7]面向领域知识服务的唐诗本体构建与智能应用研究[D]. 周莉娜. 武汉大学, 2020(04)
- [8]基于本体的绿色建筑技术设计案例推理系统研究[D]. 严行. 重庆大学, 2019(05)
- [9]基于语义的航空技术标准知识管理研究[D]. 刘航. 西安工业大学, 2019(03)
- [10]教育测评知识图谱的构建与应用[D]. 罗明. 北京工业大学, 2019(03)