基于语义网的本体技术应用

为研究基于语义网系统的知识本体构建方法,提出并设计1个本体构造的框架.在本体的建立过程中,充分利用已大量存在的概念模型,从而在一定程度上减轻术语收集的工作量.为提高本体的构造速度,提出一系列本体构造辅助方法:借助转换准则,直接把已存在的概念模型元素转换为本体元素;利用概念量化技术,设计1个分类算法,通过求术语之间的语义亲和度、结构相关性以及术语类之间的联结紧密度,使本体构造中的术语分类可以自动进行,从而为领域本体的构造提供有效可行的方案.     

语义Web中工程设计类知识表示研究

研究了如何在语义Web中,实现工程设计类知识的表示与应用。对工程设计类各种异构知识进行统一描述,在此基础上,运用RDF(S)技术,建立了语义Web环境下,工程设计类知识的Ontology。提出了基于语义Web的知识存储模型以及面向上层应用程序的接口设计,为语义Web环境下工程设计类知识管理系统的开发提供了底层平台。     

基于RDF的知识表示到语义网络语言SNetL的转换研究

资源描述框架RDF是处理元数据的基础,它提供了Web上应用程序间机器能理解的信息的互操作性能;语义网络语言SNetL是语义网络的形式化描述语言。本文提出了从RDF知识表示到SNetL语言转换的思想与算法。     

语义Web的逻辑基础

分析了语义Web的逻辑基础.指出了语义Web语言RDF和RDF Schema的语义是基于非经典的模型论语义,阐明了在此基础上扩展到表达能力更强的基于描述逻辑的本体语言OWL的困难.然后描述了OWL对这些困难的解决方法,并概述了如何把OWL的本体推理归约到描述逻辑的知识库可满足性问题.最后介绍了在OWL的基础上纳入Horn子句规则的方法.     

语义Web技术及其逻辑基础

随着语义Web的产生和发展,人-机及机-机间的交流与协作将变得更加方便。该文从介绍语义Web概念及体系结构入手,对关键技术XML, RDF及Ontology进行了对比分析说明,同时研究了其逻辑基础(描述逻辑),分析了其语法语义及推理任务。对语义Web的未来发展热点问题进行了展望。     

语义网关键技术概述

语义网是对WWW的延伸,其目标是使得Web上的信息具有计算机可以理解的语义,并为人们提供各种智能服务.在介绍语义网概念及其体系结构的基础上,对3大关键技术:XML、RDF、Ontology作一简要的概述,讨论了其要解决的主要问题.在把握当前研究现状的基础上,明确今后主要的研究方向与重点问题.     

一种基于本体的语义检索算法

本体技术作为一种能在语义和知识层次上描述概念体系的有效工具,在数字图书馆得到了广泛的关注。给出了本体结构及其词法的形式化定义。为解决RDF在语义检索中存在的问题,利用Jena工具,提出了一种提取和处理RDF层本体处理方法,给出了一种基于本体的语义检索算法。算法基于软件工程的思想,忽略不同的本体语言、本体的RDF层集合间的差异。算法分五步骤进行,包括：将RDF层本体信息从网页中分离并构建RDF模型、对RDF模型进行集合运算、RDF层本体的查询、修正RDF层本体以及对RDF层本体的序列化。实验结果表明缩短了查询时间,提高了检索的查全率及查准率。     

基于OWL本体的语义Web知识表示

语义Web是对当前Web的一种扩充,它的发展正逐渐将Internet变成一个巨大的全球化的知识库,利用本体进行知识表示是实现知识管理、体现语义Web价值的一种有效途径.本文在研究OWL本体进行知识表示的机制后,阐述形式化表示及语义说明方法,并结合实例说明知识的表示.     

一种基于语义的协同工作模型

针对产品制造领域,提出一种基于语义的协同工作模型。该模型分别以XML和RDF(S)作为协同信息的语法描述模式和语义描述模型,为协同信息提供机器呵处理和可理解能力;通过建立由个体Ontology和顶层Ontology构成的两层Ontology体系,以个体Ontology描述协同过程中个人或团体的领域背景知识,以顶层Ontology为概念和语义参照模型,建立协同信息之间的语义约束,为协同过程提供多领域知识共享和互操作环境。     

语义Web

介绍了语义Web的概念有本体模型在其中的运用，比较了XML/XML Schema和RDF/RDF Schema在语义表示方面的使用，提出RDF（S）更适合于语义Web；最后讨论了扩展RDF开发语义Web应用所应该注意的问题。     

语义Web的标记语言和体系结构

当前WWW上的信息主要是为人类阅读而设计的，而语义Web试图将WWW上的海量信息以一种机器可理解的方式组织起来，提供数据的语义关系的表达手段，以满足日益增加Web应用对数据互操作性的要求，XML提供了对数据表达的语法的统一描述，RDF和RDF Schema提供了对数据语义的表达手段，本体论（Ontology)是关于领域内共享概念的形式化的规格说明，在语义Web中起重要作用，本体论语言形成关于本体的逻辑描述，这样从下到上形成了语义Web的层次体系结构。     

一个语义Web构架及其实现

语义Web是国际互联网组织W3C制定的关于未来Web的一个长远蓝图,近两年发展异常迅猛,并显示出诱人的应用前景。该文在概述语义Web基本技术的基础上,设计了一个面向企业门户网站的语义Web体系结构;提出了页面代理的概念及其作用与功能结构;设计了语义Web查询语言CDQL,该语言在跨信息源查询、约束表示等方面扩充了DQL查询语言。     

Semantic Web: A road to the knowledge infrastructure on the internet

In this article, I describe the basic technologies for Semantic Web and relationship between Semantic Web and Knowledge Representation in Artificial Intelligence. Semantic Web is planned as an extension of the current web in order to help cooperation between computers and humans, i.e., computers and humans are expected to understand each other in the knowledge level. I first describe the vision of the Semantic Web, then introduce the current Semantic Web technologies, i.e., RDF, RDFS, and OWL. I describe relationship between the trend of Semantic Web and Knowledge Representation, and clarify challenges and difficulties of Semantic Web from the point of view of Knowledge Representation. Hideaki Takeda: He is a professor at National Institute of Informatics (NII) and a professor in Department of Informatics at the Graduate University of Advanced Studies (Sokendai). He received his Ph.D. from the University of Tokyo in 1991. His research interest in computer science includes ontology engineering, community informatics and knowledge sharing systems.     

基于本体的语义Web研究

语义Web与本体的关系极为特殊,本体在语义Web本身的体系结构中扮演着极为重要的角色,同时,位于语义Web体系结构的其它层的XML、RDF(S)等与本体也有着千丝万缕的联系。为阐述两者的关系,探讨基于本体的语义Web的特点及应用,介绍了本体和语义Web的产生和发展,在此基础上对基于本体的语义Web进行研究,重点分析了本体在描述语义方面弥补了XML、RDF(S)等的不足,并结合Web服务检索的实例介绍了本体在Web服务上的应用。     

基于语义的Web挖掘

基于语义的Web挖掘是使用从现有Web数据中抽取的语义或直接使用Web数据中已有的语义结构来帮助Web挖掘。它有效地结合了语义网和Web挖掘两个领域的研究成果,既可以通过开发新的语义结构来帮助Web挖掘,又可以利用挖掘结果促进语义网的创建。本文介绍了基于语义的Web挖掘的基本思想和研究现状,分析了语义网和Web挖掘相结合的优势,并详细论述了国际上关于利用数据挖掘技术创建语义网,利用语义挖掘Web数据和直接挖掘语义网三个方面的研究工作。     

利用语义进行Web结构挖掘

本文论述了利用语义挖掘Web结构、Web使用挖掘进行了基于语义挖掘方法的探讨，并对PageRank算法进行了分析，针对该算法的不足之处进行了改进。     

利用语义进行Web结构挖掘

本文论述了利用语义挖掘Web结构、Web使用挖掘进行了基于语义挖掘方法的探讨,并对PageRank算法进行了分析,针对该算法的不足之处进行了改进。     

智能服务--Web服务和语义Web集成研究

现有Web主要是为人使用Web上的内容设计,如何自动发现、执行、组合及互操作Web上的信息,提供智能服务,是Web服务努力的方向,Web服务虽然也制定了发现、描述、信息交换的标准,但这些标准不支持智能服务,其原因是现有Web服务缺乏清楚的语义标记,该文提出将语义Web技术和Web服务结合来实现智能服务的思想,即为Web服务增加语义标记以实现Web服务的智能性,并就其可行性进行了阐述,最后给出了具体实现的方法。     

基于语义的大型人才库检索方法研究

高效率、高质量地进行人才库检索,对于我国的大型企业集团,尤其是水利水电施工企业集团来说意义重大。传统的分类目录和关键词查询方法,不能很好地满足企业的要求。该文采用语义Web中的相关技术,使用RDF语言描述人才库系统中的本体,并将用户的查询要求转化为语义信息,结合匹配度计算模型检索所需的人才,提出了一种基于本体的对大型人才库进行语义检索的方法,并举例说明了该方法的应用。