基于Wikipedia金属材料图片知识库的构建与研究

摘要

目前图片资源丰富，领域用户想要找到合适的图片资源的难度也明显提高。传统的图片库无法体现出图片之间的内在语义关联，而图片知识库可以根据用户不同的选择展示出符合用户需要的关联图片。因此本文为了方便用户对图片进行多刻面语义查询，提出了基于金属材料领域的图片本体模型的构建策略，设计了从Wikipedia抽取金属材料图片数据构建图片知识库的方法。本课题做了以下研究工作：
　　1）从Wikipedia中获取金属材料图片。以Wikipedia中的Metal页面为访问入口获取页面中所有超链接网页，使用朴素贝叶斯网页分类算法找到超链接网页中与金属材料相关的网页，并从这些网页中获取金属材料图片。
　　2）基于Wikipedia设计了图片元数据获取与分析策略。通过分析金属材料图片网页内容构建一个图片元数据本体模型，然后根据部分图片元数据确定图片分类体系，使用朴素贝叶斯和SVM分类算法确定图片的所属分类，最后使用文本相似度算法计算图片语义相关度，形成金属材料图片知识库。
　　3）将金属材料图片知识库与已有本体进行链接。确定金属材料图片知识库与已有金属材料本体STSM中的链接属性，并使用字符串比较算法计算属性之间的相似度，实现本体链接。
　　此外，使用时间性能和F1-measure对所设计的获取金属材料网页算法，图片分类算法以及相似度计算算法分别进行了实验评价，实验结果表明所设计的算法是可行的，并且时间性能是可以接受的。同时，设计了原型系统可视化的展示了金属材料图片知识库，并且设计了构建图片知识库的展示工具，详细的展示了整个获取图片数据的过程。

目录

声明

第1章 绪 论

1.1 论文的研究背景与意义

1.2 研究问题描述

1.3 研究的主要内容

1.4 论文的章节安排

第2章 相关研究综述

2.1 网页文本数据的抽取

2.2 媒体元数据模型

2.3 图片分类技术

2.4 语义相似度计算

2.5 本体链接概述

2.6 Wikipedia

2.7 Jena介绍

第3章 从Wikipedia中抽取金属材料图片

3.1 方法概述

3.2 基于Wikipedia获取金属材料图片的方法

3.3 基于Wikipedia的金属材料网页抽取算法实验评价

3.4 本章小结

第4章 金属材料图片元数据的获取与分析

4.1 概念定义

4.2 构建元数据模型获取元数据并确定图片分类体系

4.3 图片分类

4.4 图片语义关联度计算

4.5 图片分类技术实验评价

4.6 本章小结

第5章 金属材料图片本体链接到已有本体

5.1 基于概念属性的本体链接方法

5.2 数据集选定

5.3 数据预处理

5.4 数据比较

5.5 本体链接

5.6 本体链接实验评价

5.7 本章小结

第6章 系统的设计与实现

6.1 实现效果

6.2 从Wikipedia中构建金属材料图片知识库的设计实现过程

6.3 图片知识库检索系统展示

6.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间所发表的论文

致谢