基于本体的视频服务网站监管技术研究



基于本体的视频服务网站监管技术研究

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基于本体的视频服务网站监管技术研究

论文目录
摘要	第1-8页
ABSTRACT	第8-10页
目录	第10-13页
图目录	第13-15页
第1章绪论	第15-23页
· 研究背景及意义	第15-17页
· 互联网视频服务网站监管存在的关键问题	第17-18页
· 本文主要研究内容与创新点	第18-20页
· 本文组织与结构	第20-23页
第2章相关技术研究与背景	第23-53页
· 知识的表示方法	第23-30页
· 语义网络	第23-24页
· 脚本	第24-25页
· 框架	第25-27页
· 语义Web	第27-28页
· 本体	第28-30页
· 本体的构建方法	第30-37页
· 本体构建方法论及构建工具	第30-32页
· 基于文本的本体自动构建	第32-35页
· 基于数据库的本体自动构建	第35-36页
· 基于Web的本体自动构建	第36-37页
· 复杂网络的聚类算法	第37-44页
· MCL聚类算法	第38-40页
· CPM聚类算法	第40-42页
· N-cut聚类算法	第42-43页
· FEC聚类算法	第43-44页
· 网站的主题爬行技术	第44-46页
· 基于启发式的方法	第44-45页
· 智能爬行方法	第45页
· 其它方法	第45-46页
· 网页分类技术	第46-53页
· 网页的表示模型	第46-48页
· 网页的特征选择	第48-50页
· 网页的分类算法	第50-53页
第3章视频服务网站的自动发现方法	第53-73页
· 基于元搜索的视频服务网站自动发现	第53-62页
· 系统设计总体	第54-55页
· 相应模块具体设计与实现	第55-60页
· 实验与分析	第60-62页
· 基于多特征的视频播放页识别	第62-66页
· 视频播放页识别特征	第62-64页
· 视频播放页识别方法	第64-66页
· 实验与分析	第66页
· 基于预期剩余能量模型的主题爬行方法	第66-72页
· URL的预期剩余能量模型	第66-68页
· 基于预期剩余能量模型的主题爬行	第68-70页
· 实验与分析	第70-72页
· 总结	第72-73页
第4章基于超链接结构图聚类的领域本体自动构建	第73-89页
· 系统总体	第73-74页
· 领域概念的自动识别	第74-83页
· Wiki的图形表示	第75页
· 无向超链接结构图的构建	第75-76页
· 有权超链接结构图的构建	第76-78页
· 领域概念的提取	第78-80页
· 实验与分析	第80-83页
· 领域概念间关系的自动构建	第83-87页
· 同义/近义词的识别	第83-84页
· 实例关系的构建	第84-86页
· 实验与分析	第86-87页
· 总结	第87-89页
第5章基于领域本体的网站健康性评估技术	第89-105页
· 领域本体及文档的表示	第90-91页
· 领域本体图及文字概念图	第90-91页
· 领域本体树及文字概念树	第91页
· 领域本体树及网页概念树	第91-96页
· 网页预处理	第91-92页
· 网页概念图和领域本体图生成	第92-93页
· 基于图上随机游走的加权算法	第93-94页
· 最大树生成	第94-96页
· 网页的领域相关性计算	第96-99页
· 网页概念树的最小代价匹配	第96-97页
· 网页的领域相关性	第97-99页
· 实验与分析	第99-103页
· 网页的健康性分析实验	第99-101页
· 网站的健康性分析实验	第101-103页
· 总结	第103-105页
第6章总结与展望	第105-109页
· 论文工作总结	第105-107页
· 研究工作展望	第107-109页
参考文献	第109-117页
致谢	第117-119页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果	第119-120 页

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