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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--面向信息质量的社会媒体关系抽取方法研究
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面向信息质量的社会媒体关系抽取方法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
1 绪论第12-32页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-25页
        1.2.1 关系抽取研究概述第13-20页
        1.2.2 信息质量研究概述第20-24页
        1.2.3 研究现状的评价第24-25页
    1.3 研究目标与内容第25-27页
        1.3.1 研究目标第25-26页
        1.3.2 研究内容第26-27页
    1.4 研究方法与技术路线第27-28页
        1.4.1 研究方法第27-28页
        1.4.2 技术路线第28页
    1.5 论文结构第28-32页
2 面向信息质量的社会媒体关系抽取框架构建第32-50页
    2.1 信息质量基本理论分析第32-35页
        2.1.1 信息质量维度第32-34页
        2.1.2 全面数据质量管理框架第34-35页
    2.2 社会媒体关系抽取第35-41页
        2.2.1 社会媒体类型第35-36页
        2.2.2 社会媒体文本特点第36页
        2.2.3 社会媒体关系抽取过程第36-41页
    2.3 面向信息质量的社会媒体关系抽取框架第41-45页
        2.3.1 数据类型层次第42-43页
        2.3.2 质量概念层次第43页
        2.3.3 质量评测层次第43-45页
        2.3.4 质量提升层次第45页
    2.4 实例分析-社会媒体药物副作用提取第45-48页
    2.5 本章小结第48-50页
3 基于协同训练和集成学习的CO-ENSEMBLE方法研究第50-78页
    3.1 基于特征向量的社会媒体关系抽取第50-61页
        3.1.1 特征提取第50-54页
        3.1.2 特征选择第54-56页
        3.1.3 实验设置第56-58页
        3.1.4 实验结果与讨论第58-61页
    3.2 基于协同训练和集成学习的CO-ENSEMBLE方法第61-77页
        3.2.1 半监督学习第62-64页
        3.2.2 集成学习第64-66页
        3.2.3 Co-Ensemble方法第66-68页
        3.2.4 实验设置第68-69页
        3.2.5 实验结果与讨论第69-77页
    3.3 本章小结第77-78页
4 基于词汇语义相似度和词性分析的POS-SSDP核方法研究第78-108页
    4.1 典型核第78-88页
        4.1.1 树核第78-80页
        4.1.2 卷积树核第80-81页
        4.1.3 最短依赖路径核第81-82页
        4.1.4 全路径图核第82-85页
        4.1.5 典型核的优缺点分析第85页
        4.1.6 实验设置第85-87页
        4.1.7 实验结果与讨论第87-88页
    4.2 基于核的分类器集成框架第88-94页
        4.2.1 基分类器融合方法第88-91页
        4.2.2 实验设置第91-92页
        4.2.3 实验结果与分析第92-94页
    4.3 基于词汇语义相似度和词性分析的POS-SSDP核方法第94-106页
        4.3.1 对基于核的关系抽取方法进行改进的必要性第94-97页
        4.3.2 词汇语义相似度第97-99页
        4.3.3 POS-SSDP: 嵌入词汇语义信息和词性分析的最短依赖路径核第99-101页
        4.3.4 实验设置第101-102页
        4.3.5 实验结果与讨论第102-106页
    4.4 本章小结第106-108页
5 信息质量动态衍变模型构建第108-130页
    5.1 基于关系代数的信息质量传递模型第108-112页
        5.1.1 关系数据库数据组织层次第108-109页
        5.1.2 关系代数第109-110页
        5.1.3 信息质量传递模型第110-112页
    5.2 信息质量动态衍变模型第112-125页
        5.2.1 信息视图R在 时刻及时性矩阵第113-117页
        5.2.2 过时数据集质量衍变映射关系第117-121页
        5.2.3 基于过时数据集质量衍变映射关系的信息质量测量第121-125页
    5.3 应用实例第125-129页
    5.4 本章小结第129-130页
6 结论与展望第130-134页
    6.1 论文主要结论第130-131页
    6.2 论文主要创新点第131-132页
    6.3 论文有待进一步研究的问题第132-134页
参考文献第134-158页
附录第158-160页
致谢第160-162页
攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况第162-164页

 
 
论文编号BS3140973,这篇论文共164
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