本文關(guān)鍵詞：基于本體的海量數(shù)據(jù)融合的研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)量以前所未有的速度增長(zhǎng),網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)源也在以前所未有的規(guī)模增長(zhǎng),web2.0時(shí)代的到來(lái)使得每個(gè)人都成為了信息的發(fā)布者和消費(fèi)者。然而,數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)量的極大豐富帶來(lái)的一個(gè)負(fù)面問(wèn)題就是搜索信息所花費(fèi)的時(shí)間開(kāi)銷不斷增大,雖然有高性能的搜索引擎的幫助,目前搜索引擎所能得到的僅僅是包含有關(guān)鍵詞的網(wǎng)頁(yè),至于真正有用信息的獲取還需要用戶來(lái)逐個(gè)進(jìn)行查找篩選。 本文對(duì)海量數(shù)據(jù)的融合及其并行化技術(shù)展開(kāi)了一系列的研究,旨在通過(guò)對(duì)海量的數(shù)據(jù)和多種數(shù)據(jù)源的分析,獲取以實(shí)體對(duì)象為基本單位的全面信息,通過(guò)對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)的分析來(lái)還原出實(shí)體對(duì)象的完整信息,向用戶提供完整高效的信息查詢服務(wù)。 本文首先在單機(jī)本體構(gòu)建流程的基礎(chǔ)上提出了并行化的本體構(gòu)建算法,在構(gòu)建好的本體的基礎(chǔ)上提出了并行化的本體融合過(guò)程,該過(guò)程采用基于人工指導(dǎo)的半自動(dòng)融合算法,由計(jì)算機(jī)來(lái)完成大量重復(fù)的融合計(jì)算。在得到的融合數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,介紹了針對(duì)融合數(shù)據(jù)所進(jìn)行的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析,以一個(gè)或一組特定的對(duì)象為分析目標(biāo),采用迭代漸進(jìn)式的分析方法,發(fā)揮了融合數(shù)據(jù)所具有的多種信息的優(yōu)勢(shì),并將分析結(jié)果以可視化的方式直觀的展示出來(lái)。 最后,本文給出了基于本體的海量數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。結(jié)合MapReduce框架對(duì)海量的數(shù)據(jù)預(yù)處理,并實(shí)現(xiàn)了MapReduce計(jì)算框架下的本體構(gòu)建與本體融合算法和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析算法,采用B/S的架構(gòu),借助于HTML5的強(qiáng)大功能和豐富的表現(xiàn)力,向用戶以最直觀的方式展示融合結(jié)果和分析結(jié)果。 本文將傳統(tǒng)的本體構(gòu)建方法與大數(shù)據(jù)分析相結(jié)合,提出了并行化的本體構(gòu)建與融合算法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)于海量數(shù)據(jù)的高效分析與融合,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了融合數(shù)據(jù)的應(yīng)用設(shè)計(jì).
【關(guān)鍵詞】：本體構(gòu)建 本體融合 數(shù)據(jù)融合 并行計(jì)算
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP202
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 選題背景及意義9-11
• 1.2 相關(guān)工作11-13
• 1.2.1 本體構(gòu)建11
• 1.2.2 并行計(jì)算11-12
• 1.2.3 實(shí)體消歧12-13
• 1.3 論文的研究?jī)?nèi)容13-15
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第二章 相關(guān)技術(shù)綜述16-24
• 2.1 本體介紹與應(yīng)用16-17
• 2.2 數(shù)據(jù)融合17-18
• 2.3 NoSQL非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)18-20
• 2.4 Hadoop介紹20-23
• 2.4.1 MapReduce20-22
• 2.4.2 HDFS22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第三章 并行化本體的構(gòu)建與融合技術(shù)24-37
• 3.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理25-26
• 3.1.1 模塊描述25-26
• 3.1.2 具體流程26
• 3.2 單機(jī)環(huán)境下的本體構(gòu)建算法26-28
• 3.2.1 算法思想26-27
• 3.2.2 流程描述27-28
• 3.3 并行環(huán)境下的本體構(gòu)建算法28-30
• 3.3.1 算法思想28
• 3.3.2 流程描述28-29
• 3.3.3 本體的持久化29-30
• 3.4 并行環(huán)境下的本體融合算法30-36
• 3.4.1 算法思想30-33
• 3.4.2 流程描述33-35
• 3.4.3 同名實(shí)體消歧35-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 第四章 基于融合數(shù)據(jù)的對(duì)象關(guān)系分析37-47
• 4.1 對(duì)象關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的提取37-39
• 4.2 事件驅(qū)動(dòng)的節(jié)點(diǎn)關(guān)系分析39-41
• 4.3 網(wǎng)絡(luò)基本參數(shù)計(jì)算41-46
• 4.3.1 節(jié)點(diǎn)的度42-43
• 4.3.2 網(wǎng)絡(luò)的集聚系數(shù)43-44
• 4.3.3 PageRank排序44-46
• 4.4 本章小結(jié)46-47
• 第五章 原型系統(tǒng)的架構(gòu)與功能設(shè)計(jì)47-52
• 5.1 系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)47-48
• 5.2 系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)48-51
• 5.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理48-49
• 5.2.2 并行化的本體構(gòu)建49-50
• 5.2.3 并行化的本體融合50-51
• 5.2.4 對(duì)象關(guān)系分析51
• 5.3 本章小結(jié)51-52
• 第六章 原型系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)52-70
• 6.1 程序各個(gè)模塊實(shí)現(xiàn)52-56
• 6.1.1 數(shù)據(jù)源鏈接與預(yù)處理模塊52
• 6.1.2 本體構(gòu)建模塊52-53
• 6.1.3 本體融合模塊53-54
• 6.1.4 關(guān)系分析模塊54-55
• 6.1.5 數(shù)據(jù)查詢模塊55-56
• 6.2 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與部署環(huán)境56
• 6.3 系統(tǒng)性能測(cè)試56-58
• 6.3.1 本體構(gòu)建的性能比較56-57
• 6.3.2 本體融合的性能比較57-58
• 6.4 系統(tǒng)效果展示58-69
• 6.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理界面58-59
• 6.4.2 本體構(gòu)架界面59-61
• 6.4.3 本體融合界面61-63
• 6.4.4 關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析界面63-69
• 6.5 本章小結(jié)69-70
• 第七章 結(jié)束語(yǔ)70-72
• 7.1 論文的工作內(nèi)容70-71
• 7.2 下一步的工作展望71-72
• 參考文獻(xiàn)72-75
• 致謝75-76

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于本體的海量數(shù)據(jù)融合的研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：393805