全文总字数：1359字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
设计B/S系统，运用传统机器学习和深度学习相结合的方法，根据特定领域词表及抽取到的领域知识，构建特定领域技术的可视化知识图谱。
论文工作包括：领域技术知识图谱模式设计；领域数据获取，构建相关领域词表；基于deepdive的领域技术知识图谱的构建；基于知识图谱的卡脖子技术发现；领域技术知识图谱可视化分析系统的研发。
本选题具有很大的挑战。
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.查阅15篇相关文献（不少于3篇外文文献），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；2.认真填写周记，完成至少1500字开题报告；3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；4.完成系统的编码与调试；5.完成10000字以上的毕业论文；6.进行论文答辩。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2020/1/13—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；(2)2020/3/1—2020/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；(3)2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；(4)2020/5/26—2020/6/5：准备答辩。
4. 主要参考文献
[1] Feng Niu, Christopher R′e, AnHai Doan, and Jude Shavlik. 2011a. Tuffy: Scaling up statistical inferenceinmarkovlogicnetworksusinganrdbms. Proceedings of the VLDB Endowment, 4(6):373–384.[2] Feng Niu, Christopher R′e, AnHai Doan, and Jude Shavlik. 2011b. Tuffy: Scaling up statistical inference in Markov logic networks using an RDBMS. PVLDB.[3] Feng Niu, Ce Zhang, Christopher R′e, and Jude W Shavlik. 2012. Deepdive: Web-scale knowledgebase construction using statistical learning and inference. In VLDS, pages 25–28.[4] Matthew Richardson and Pedro Domingos. 2006. Markov logic networks. Machine Learning[5] Maytal Saar-Tsechansky and Foster Provost. 2004. Activesamplingforclassprobabilityestimationand ranking. Machine Learning, 54(2):153–178.
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