基于本体的语义检索系统的设计

因特网上现有的各种检索方法都是基于关键词的,而关键词检索的弊端就是它的低查全率和低准确率。在对比现有检索技术与语义检索技术之后,着重介绍了语义Web、本体以及相关的工具如Protégé、Jena以及SPARQL查询语言等,构建了一个花卉文献本体,开发出基于该本体的语义检索系统。该系统比较了传统检索与语义检索2种方式,验证了语义检索技术的优势所在,提供了简单的推理功能,可以对关于花卉的一些语句进行推理验证。     

基于Solr和本体的地方志数据语义检索研究

针对传统基于关键字匹配的检索方法在地方志数据查询时的不足,给出了基于Solr和本体的地方志数据语义检索解决方案。建立了地方志本体库;提出了基于本体的综合语义相似度进行语义查询扩展的方法;将本体技术与全文检索技术相结合,建立了基于Solr和本体的语义检索模型架构。最后设计实验,对数据库SQL查询方法和文章提出的语义检索方法的查全率、查准率和查询时间进行对比。实验表明,文章提出的方法明显优于基于关键字匹配的数据库SQL查询方法,具有可行性和有效性。     

基于本体的建筑质量管理规范建模与检索研究

建筑工程质量管理规范条文是质量监控的主要知识源,规范条文的计算机建模与检索应用对于从管理角度支持工程质量监控,提高效率具有重要意义.论文在分析规范条文所蕴含的知识点基础之上,将条文知识分为约束和情景两类,并着重考虑情景信息的表达和利用.构建本体对规范条文情景信息进行建模,通过本体概念对条文情景信息进行语义标注,实现规范条文情景信息的语义表达;基于标注信息设计规范条文语义检索规则,实现基于本体的语义检索;最后,开发基于本体的规范条文检索原型系统,并介绍了系统的结构和功能.     

本体语义检索系统

基于关键词匹配的检索方法存在不足,使用分布式大数据处理技术,基于本体对用户输入的查询关键词进行查询扩展,利用Lucene针对扩展后的关键词进行检索,按照语义相似度将检索结果排序后返回给用户。实验表明,基于本体的语义检索系统在查全率和查准率两个方面均优于传统检索方法。     

模糊本体在语义信息检索中的应用

传统的语义信息检索是基于检索词语义的匹配,无法满足检索不确定的、不完整的信息以及对检索结果进行聚类处理,因此,提出将模糊本体引入语义信息检索方法。该方法以本体技术先建立领域语义模型,各概念的隶属度加到语义建模的过程中,并提供语义标注;以模糊推理方式对概念、公理等本体进一步处理,从而便于计算机计算处理。能够提高在语义信息检索中对模糊信息进行检索的查准率、查全率,采用聚类技术对检索结果进行聚类,以达到智能化检索的目的。     

基于本体语义教务信息检索系统的设计与实现

为了解决传统信息检索系统中存在的不足,以教务信息检索为例,提出了基于本体的语义信息检索系统的3层模型框架。在模型框架基础上,利用Protégé工具创建了教务知识本体,作为系统的数据源,利用Jena工具和Sparql语言实现了语义信息推理和检索,利用XML和XSL技术实现了用户界面显示,形成了一个完整的语义教务信息检索系统。     

一个基于本体的P2P语义检索框架

针对传统P2P系统大多采用关键字匹配实现信息检索且不支持语义的问题,提出了一个基于本体的P2P语义检索框架。该框架采用超级节点拓扑结构,利用本体进行信息集成,将支持相似概念的节点聚类到同一语义对等组,组内节点依据本体定义使用语义链来连接,组之间语义关联则通过超级节点的组语义链来实现;同时增加语义快捷链实现不同语义组之间的节点连接。     

基于本体的图像语义检索模型

在分析目前基于语义的图像检索的局限性后,提出了运用本体论原理,结合MPEG-7的特征描述所构建的图像语义资源描述树来构建图像领域本体模型的方法.利用OWL强大的语义描述能力及自扩展机制来描述这个模型的组织结构,从而能够在模型的基础上建立有效的语义推理引擎,同时利用开发工具protégé实现了这个基于本体的图像语义检索模型,为今后模型在语义网络上的具体应用打下了良好的基础.     

利用Ontology实现语义检索

传统的信息检索技术已无法满足用户的需要,语义检索正越来越受到人们的重视。文章介绍了对本体Ontology的认识,以及Ontology的创建方法。详细介绍了基于Ontology的检索原理以及语义检索系统的构建过程。最后提出存在的问题。     

教学素材语义检索系统的设计与实现

针对元数据方式管理教学资源的不足,提出一种基于本体和元数据的语义检索系统的框架,讨论了如何构建本体模型,制定元数据方案,设计语义检索机制等问题,并给出了系统实现的方法。     

基于地名本体的空间数据组织与服务研究

新一代GIS以面向服务为特征,本体是语义网结构的重要组成部分,其对语义网条件下的地理信息服务的研究至关重要。地名本体作为地理领域本体的重要内容,它是维护地理要素位置的本体。文章在总结地名本体的基本概念基础上,根据日常地理信息查询需要,进行了地名本体的概念设计。通过地名本体模型的构建,探讨了基于语义网的地名本体服务框架的设计与服务发布等工作,并总结了实现基于地名本体的空间要素数据组织与关系表达的途径。     

非周期TBox框架下的推理——拟经典描述逻辑与超协调表演算

源自当今互联网的语义网研究的目的是定义信息语义和网络服务,因此需要赋予网络智能以便能够自动对网络内容进行推理。各种描述逻辑(DLs)在语义网的研究中扮演着重要角色,构成了W3C推荐的网络本体语言(OWL)的基础,而OWL源于为达到语义网目标的人工智能(AI)本体论研究。语义网的知识和数据量巨大、分散、来源众多且因此通常不具有协调性。因此,必须开发针对非协调本体的实用的推理技术。该文基于Hunter的拟经典逻辑(QCL),构造了新型超协调拟经典描述逻辑(QCDLs),避免了逻辑爆炸问题,同时,针对基于非周期TBox的知识库推理问题,建立了QCDLs语义表演算,进而定义了一种可靠、完备且可判定的推理关系,从而构建了完整的语义网推理框架。与其他重要的超协调描述逻辑进行了比较,结果表明QCDLs具有更强的表达语义和推理能力,并且其相关行为在目标层次上表现出经典性。     

Product-design knowledge retrieval based on ontology

In order to improve the utilization ratio of knowledge retrieval,a product-design knowledge retrieval approach based on ontology is proposed.A representation model of product-design knowledge is proposed according to its characteristics.Domain ontology of product-design is established and the semantic annotation technology is used to connect the design knowledge and ontology.A new semantic annotation format is developed and semantic information of the design knowledge is enriched by making use of ontology.On that basis a retrieval algorithm is designed for semantic retrieval.Finally,this approach is used in a knowledge management system for military-vehicle design and its effectiveness and feasibility are validated.Results show that the recall ratio and the precision ratio of knowledge retrieval are improved greatly and users’ requirements in semantic retrieval are satisfied.     

基于本体的语义相似性算法研究

随着语义Web不断发展,本体数量不断增加,为了增强Web服务语义的精确度,利用网络距离模型方法中概念层次结构树的结构信息、信息论模型方法中概念的语义信息量来进行边的权重计算,提出了一种用最短路径距离来计算概念间语义距离的简便方法.     

一种基于语义网的个性化学习资源推荐算法

在E-learning环境中,为了满足用户对学习资源的个性化需求,提出了一种基于语义网技术的学习资源个性化推荐算法。首先根据用户评价和浏览行为得到用户感兴趣的学习资源集合与核心概念集合,然后根据领域本体中概念间的关系分别计算不同用户评价的学习资源集合间的语义相似度和核心概念集合间的语义相似度,最后根据得出的两个相似度值共同决定用户兴趣偏好的相似性,找到具有相似兴趣的最近邻居,从而实现学习资源的协同推荐。此外,在学习资源管理上引入了学习对象概念,降低了相似度计算的复杂度。并将该算法应用到了基于语义网的个性化学习资源推荐系统中,实验表明,该算法有效改善了学习资源推荐效果,特别是对于新加入的资源和新注册用户效果显著。     

三维模型库语义网构建及检索方法研究

为了实现三维模型语义检索,描述了一种基于本体来构建三维模型库语义网的方法,并在此基础上实现基于语义的三维模型检索。该方法首先建立三维模型库本体描述,根据模型库中的内容提取类,对象和属性。其次利用Word-Net英文本体查找本体原始结点的语义扩展结点,包括同义词,上位词,下位词和整体部分关系词,从而构建语义网络。在语义网的基础上实现基于SPARQL的三维模型检索。结果表明,该方法能有效地扩充一个分类粒度较粗的三维模型库的语义内容,扩大语义覆盖面,同时扩充词汇之间的语义相关性,从而提高基于关键词语义检索的准确性。