导读:本文包含了结构化属性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:属性抽取,非结构化,信息框,百度百科
结构化属性论文文献综述
曾道建,来斯惟,张元哲,刘康,赵军[1]（2013）在《面向非结构化文本的开放式实体属性抽取》一文中研究指出从非结构化文本中抽取给定实体的属性及属性值,将属性抽取看作是一个序列标注问题.为避免人工标注训练语料,充分利用百度百科信息框(Infobox)已有的结构化内容,对非结构化文本回标自动产生训练数据.在得到训练语料后,结合中文特点,选取多维度特征训练序列标注模型,并利用上下文信息进一步提高系统性能,进而在非结构化文本中抽取出实体的属性及属性值.实验结果表明:该方法在百度百科多个类别中均有效;同时,该方法可以直接扩展到类似的非结构化文本中抽取属性.(本文来源于《江西师范大学学报(自然科学版)》期刊2013年03期）
唐伟[2]（2013）在《半结构化网页中商品属性抽取方法研究》一文中研究指出互联网技术的高速发展使得在线购物得到极大普及，国内以淘宝、京东为代表的各类电子商务网站发展尤为迅猛。在线商品交易需要在网页中对商品属性信息进行尽可能详细的展示，这使得从互联网中获取大量商品属性信息成为可能。如果能有效组织与管理互联网中大量组织样式复杂的商品属性信息，将在商品评论的观点挖掘、情感分析、个性化产品推荐等领域发挥更积极的作用。目前网页信息抽取方法有很多，但是其中大部分都需要人工标记抽取结构，一旦减少人工参与，抽取的准确率就会随之下降。而且很多方法不能很好适应网页的变化，一旦网页样式改变，就需要重新构建网页信息抽取的包装器。为了解决上述问题，本文首先尝试了基于网页中商品信息描述网页块定位的商品属性信息抽取方法。该方法在利用VIPS算法将网页内容分块的基础上，训练分类器实现用于商品信息描述的网页块的判定。然后提出基于单位词表的商品属性记录对齐方法抽取属性信息描述网页块中的商品属性“名-值”对。在对第一个方法进行分析的基础上，本文又提出了基于商品详情页标题，构建自适应模板的商品属性信息提取方法。该方法利用大量属于同一领域的商品详情页标题构建领域属性词包，然后利用属性词包从网页定位优质的种子属性“名-值”对，最后基于种子属性“名-值”对学习出符合当前网页的属性布局模板并用于网页中其它属性信息的抽取。这一方法具有自动化程度高，适应性强等优点，并且在实验中取得了很好的效果。(本文来源于《苏州大学》期刊2013-05-01）
严夕全[3]（2013）在《论结构化信托的法律属性》一文中研究指出结构化信托作为信托业务中的一种特殊形式，虽然已经在实践中普遍运用，但无论是理论界还是实务界，对结构化信托的法律属性皆未有一个统一的界定，其在市场中的运营仍主要依赖于银监会专门出台的相关规定，如《中国银监会关于加强信托公司结构化信托业务监管有关问题的通知》等。结构化信托的特征主要体现在产品运行的商事性、信托收益分层设置及信托收益分配存在先后顺序等方面。结构化信托作为一种特殊的产品形态，其既存在着类似于有限合伙、有限责任公司等组织体的特征，又表现出对于信托合同等契约的依赖性。总之，结构化信托法律属性的定位依然模糊，因此也引出了结构化信托运行中的一些问题，如结构化信托中各方当事人地位与权益分配的不明确、信托受益人的权益不能得到有效保障等等。本文的目的主要在于立足于我国当前的市场环境及法律体系寻求结构化信托法律属性的定位，文章主要由四个部分组成：第一部分，结构化信托的概述。本部分通过对结构化信托的概念及特征的阐述，论证了结构化信托的特殊性。第二部分，结构化信托的比较分析。本部分中，一方面通过结构化信托与我国现行法律体系中存在的相关经济组织体，如有限合伙、有限责任公司的比较，论述了结构化信托的实体性特征；另一方面通过结构化信托运行的法律基础——信托合同与一般合同的比较分析，论述了结构化信托表现出的合同属性。第叁部分，结构化信托法律属性确立的必要性。本部分从理论及实践两个方面论述了结构化信托法律属性确立的意义。第四部分，结构化信托法律属性的定位。本部分立足于我国当前的法律体系及结构化信托自身的特点，论述了结构化信托法律属性的定位。(本文来源于《中国社会科学院研究生院》期刊2013-04-01）
时百胜[4]（2010）在《基于结构化属性集的规则学习》一文中研究指出提出了从结构化属性的背景中学习关联规则的通用算法,该算法使用过滤函数检查频繁概念,只需修改该函数,就可得到各种基于概念的规则。该算法的优点是在计算过程中利用属性结构化消除频繁概念中的冗余内涵,使得到的规则更精炼、更实用。(本文来源于《计算机应用》期刊2010年08期）
海沫[5]（2010）在《结构化P2P上的高效多属性区间查询》一文中研究指出在结构化P2P上的多属性区间查询中,查询算法所需的跳数和消息数依赖于节点个数和被查询的区间大小,属性值改变时会产生大量的消息。针对这些问题,提出结构化P2P上基于节点动态分组(PDG)的多属性区间查询机制。仿真结果表明,PDG中解析每个查询所需的跳数和消息数与被查询的区间大小和节点个数无关,更新属性值所产生的消息数减少,并且节点分组的维护开销较低。(本文来源于《计算机工程》期刊2010年06期）
杨骏,李永树,蔡国林[6]（2007）在《基于对象—关系—属性数据模型的空间半结构化数据存储管理研究》一文中研究指出对象—关系—属性数据模型相对传统的结构化数据模型,用更丰富的数据语义区别了对象类属性和关系类型属性两个概念,使其适用于半结构化数据的存储与管理。从分析空间数据的半结构化特征入手,以空间数据的嵌套关系为管理对象,实现了在关系型数据库中对空间半结构化数据的存储与管理。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2007年06期）
宋鹰,何宗宜,粟卫民[7]（2005）在《基于Rough集的居民地属性知识约简与结构化选取》一文中研究指出基于Rough集理论提出了居民地属性知识约简及其结构化选取的方法。该方法充分利用 Rough集理论具有较强知识挖掘能力的特点,定量分析居民地选取中条件属性的重要性,简化属性知识,并以此为基础计算每个居民地的重要性,实现居民地的结构化选取。实例证明,该方法能够从数据库中挖掘出相关知识,具有较强的自适应能力。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2005年04期）
结构化属性论文开题报告
（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：
互联网技术的高速发展使得在线购物得到极大普及，国内以淘宝、京东为代表的各类电子商务网站发展尤为迅猛。在线商品交易需要在网页中对商品属性信息进行尽可能详细的展示，这使得从互联网中获取大量商品属性信息成为可能。如果能有效组织与管理互联网中大量组织样式复杂的商品属性信息，将在商品评论的观点挖掘、情感分析、个性化产品推荐等领域发挥更积极的作用。目前网页信息抽取方法有很多，但是其中大部分都需要人工标记抽取结构，一旦减少人工参与，抽取的准确率就会随之下降。而且很多方法不能很好适应网页的变化，一旦网页样式改变，就需要重新构建网页信息抽取的包装器。为了解决上述问题，本文首先尝试了基于网页中商品信息描述网页块定位的商品属性信息抽取方法。该方法在利用VIPS算法将网页内容分块的基础上，训练分类器实现用于商品信息描述的网页块的判定。然后提出基于单位词表的商品属性记录对齐方法抽取属性信息描述网页块中的商品属性“名-值”对。在对第一个方法进行分析的基础上，本文又提出了基于商品详情页标题，构建自适应模板的商品属性信息提取方法。该方法利用大量属于同一领域的商品详情页标题构建领域属性词包，然后利用属性词包从网页定位优质的种子属性“名-值”对，最后基于种子属性“名-值”对学习出符合当前网页的属性布局模板并用于网页中其它属性信息的抽取。这一方法具有自动化程度高，适应性强等优点，并且在实验中取得了很好的效果。
（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。
结构化属性论文参考文献
[1].曾道建,来斯惟,张元哲,刘康,赵军.面向非结构化文本的开放式实体属性抽取[J].江西师范大学学报(自然科学版).2013
[2].唐伟.半结构化网页中商品属性抽取方法研究[D].苏州大学.2013
[3].严夕全.论结构化信托的法律属性[D].中国社会科学院研究生院.2013
[4].时百胜.基于结构化属性集的规则学习[J].计算机应用.2010
[5].海沫.结构化P2P上的高效多属性区间查询[J].计算机工程.2010
[6].杨骏,李永树,蔡国林.基于对象—关系—属性数据模型的空间半结构化数据存储管理研究[J].计算机应用研究.2007
[7].宋鹰,何宗宜,粟卫民.基于Rough集的居民地属性知识约简与结构化选取[J].武汉大学学报(信息科学版).2005