基于领域本体的语义查询推理系统

传统的基于关键字的信息检索技术不能满足人们对信息查询的需求,语义网技术是解决这一问题最有前景的方法。本文设计与开发一个基于出版物领域本体的语义查询与推理系统,该系统构建了出版物领域本体,并构造该领域本体的查询语句和推理规则,给出语义查询和推理的结果,并对结果进行测试。结果验证了系统对语义查询和推理的可行性和有效性。      

基于SWRL规则与本体相似度的语义检索模型研究

在综合分析信息检索系统现状的基础上,探讨目前信息检索系统存在的问题,深入研究基于本体的信息检索系统的关键技术,包括领域本体的建设方法、SWRL（Semantic Web Rule Language）推理规则、基于本体的查询预处理以及语义处理,并从本体概念相似度和相关度的角度论述了基于本体的语义处理技术。通过这些研究,提出了使用OWL构建领域本体,结合查询预处理以及推理扩展规则SWRL的信息检索模型。     

基于本体的语义检索技术研究与实现

随着网络技术的发展和Internet上信息量的激增,信息检索系统作为网络信息平台的一个重要组成部分,在用户获取准确的网络信息过程之中发挥着重要的作用.传统的检索技术不能对这些信息提供语义级的组织、理解以及处理,寻找新的方法成为目前研究的热点.在现有语义检索方法的基础上,以本体为依据,提出了基于本体的信息检索系统.通过构建领域本体和推理规则,运用Jena实现了语义推理与检索功能,得出潜在的语义查询结果.提高了检索的查全率与查准率.     

基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型

当前将本体引入到语义虚拟环境的研究,只是将领域本体的可视化信息用本体表示,并未发挥本体本身具有的优势。为此,提出一种基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型。利用OWL语言统一描述虚拟场景图形内容与语义信息,并分别对两者进行查询,在图形内容查询过程中引入本体的推理方法推理出隐含的图形内容信息,然后查询需要的信息。在语义信息查询时引入语义搜索方法,利用基于语义距离计算本体概念相似度的方法计算语义虚拟环境本体中类之间的相似度,搜索与被查询实例语义相似度最大的实例,并借助推理找出其间的关系。对语义虚拟家具商店进行本体的查询与推理,结果证明了该模型的可行性。     

基于本体的地理信息查询和排序

建立了一个基于本体的地理信息查询系统(OGIIS)。通过对地理本体实例的语义推理和索引，OGIIS实现了对地理实体中语义关系的查询，解决了传统的地理信息查询中无法对语义关系进行查询和推理的问题，提高了地理空间语义网上对异构数据信息检索和查询的智能性和准确度。     

基于Spark的大规模语义规则后向链推理系统

近年来,语义网数据快速增长,适合于处理静态小规模语义数据的前向链语义推理技术暴露出了需对数据进行频繁更新等问题。面对大规模动态语义网数据,对数据更新不敏感的后向链语义推理开始成为新的研究热点。后向链语义推理由查询目标驱动,在查询时根据规则集推理出查询结果。后向链语义推理具有推理过程复杂、规则扩展深度大等特点,在大规模语义数据上推理的效率和可扩展性上有一定的挑战。该文立足于已有的后向链推理技术,详细分析了语义推理规则集的特点,并结合当前主流的大数据处理平台Spark,设计了一套较为高效并且可扩展的大规模并行化语义规则后向链推理系统。该文的主要研究工作分为三个部分: (1)采用预计算本体数据闭包的方法,避免了本体模式在实时推理阶段的重复推理; (2)在后向链语义推理的逆向推理和查询阶段设计了优化措施,进一步提高了推理效率; (3)设计实现了一种基于Spark平台的大规模分布式RDFS/OWL后向链语义推理系统。实验数据显示,该文提出的RDFS/OWL后向链语义推理系统在合成数据集LUBM和真实数据集DBpedia上都表现出了良好的推理性能,在亿条三元组上的推理开销是几秒到几十秒,并且表现出了良好的数据可扩展性和节点可扩展性。     

一种基于语义的服务发现算法

提出了基于语义Web的技术。首先要定义一个服务本体，服务提供者通过服务本体描述服务信息，并以语义Web的形式来发布。用户可以定义查询条件来查询自己所需要的服务。查询条件可以多种形式定义，如语义Web形式和三元组形式。这需要有一个算法来处理用户查询，能够处理语义信息并进行推理，对用户的查询和所提供的服务进行匹配，并返回查询结果。文章研究了语义Web的推理机制，并提出了一种用于快速和准确的服务发现的匹配算法。     

基于Ontology的语义检索模型研究

针对基于关键字匹配的传统检索方法存在的不足,在检索过程中引入语义,提出一个基于本体的语义检索的模型。该模型将信息检索方法与语义查询技术相结合,通过基于本体的知识库实现对检索信息的语义查询。同时研究了语义检索的关键技术—本体的构建以及语义推理。     

专家领域本体建模及语义信息服务研究

目前各省市各部门分别拥有各自专用的专家信息系统,分别管理所在地区和所属领域的专家信息,其形式各异且专家信息分布异构.针对实际应用中共享专家信息困难,基于关键字查询信息效率不高等问题,提出基于语义的专家信息系统解决方案.采用5W1H分析法归纳领域本体中概念和关系,建立基于5W1H的专家本体概念模型并生成专家领域本体,实现了专家语义信息统一建模.构建系统的四层体系结构,研究语义推理规则的定义方法,设计了基于语义的规则推理算法和基于SPAR-QL的语义信息查询算法,实现了系统基于语义的信息查询和推理等功能.实验表明,基于语义的专家信息查询在查全率、查准率优于基于关键字的查询.     

基于领域本体的语义合成研究

为了在检索过程中全面挖掘用户查询信息,文中提出了一种基于领域本体的语义合成技术,该方法以文本为数据源,引用数据源和领域本体之间的映射关系来表达数据文本的语义.文章提出了一个语义合成模型,该模型由领域本体、关键词语义抽取、概念语义相似度计算及语义推理等相关技术模型组成.文中对该模型进行了实验验证,通过对实验结果进行分析推理可知,文中提出的基于领域本体的语义合成模型提高了检索系统的查准率和计算机处理信息的能力,从而也提高了用户的满意度.     

本体的查询与推理研究

现今,计算机网络被广泛应用于生活的方方面面,而从海量的信息中搜寻出人们所需要的还存在诸多问题,于是产生了本体的概念。而本体的查询和推理是基于本体的应用中重要的组成部分,研究的目的是为了使知识得以充分表达并且对信息的查询更加精确、完备。首先介绍了本体的概念并建立本体模型,然后用本体杳询语言SPARQL对已有模型进行查询并用SWRL对模型进行语义规则的扩充;最后介绍了Jena,并对本体模型进行推理,由此获得了更多知识。结论就足,在利用SPARQL和Jena进行查询与推理的过程中,推理将提高查询能力,而规则是提高推理能力的关键。     

Towards Intelligent Semantic Caching for Web Sources

An intelligent semantic caching scheme suitable for web sources is presented. Since web sources typically have weaker querying capabilities than conventional databases, existing semantic caching schemes cannot be directly applied. Our proposal takes care of the difference between the query capabilities of an end user system and web sources. In addition, an analysis on the match types between a user's input query and cached queries is presented. Based on this analysis, we present an algorithm that finds the best matched query under different circumstances. Furthermore, a method to use semantic knowledge, acquired from the data, to avoid unnecessary access to web sources by transforming the cache miss to the cache hit is presented. To verify the effectiveness of the proposed semantic caching scheme, we first show how to generate synthetic queries exhibiting different levels of semantic localities. Then, using the test sets, we show that the proposed query matching technique is an efficient and effective way for semantic caching in web databases.     

Protection of Database Security via Collaborative Inference Detection

Malicious users can exploit the correlation among data to infer sensitive information from a series of seemingly innocuous data accesses. Thus, we develop an inference violation detection system to protect sensitive data content. Based on data dependency, database schema and semantic knowledge, we constructed a semantic inference model (SIM) that represents the possible inference channels from any attribute to the pre-assigned sensitive attributes. The SIM is then instantiated to a semantic inference graph (SIG) for query-time inference violation detection. For a single user case, when a user poses a query, the detection system will examine his/her past query log and calculate the probability of inferring sensitive information. The query request will be denied if the inference probability exceeds the prespecified threshold. For multi-user cases, the users may share their query answers to increase the inference probability. Therefore, we develop a model to evaluate collaborative inference based on the query sequences of collaborators and their task-sensitive collaboration levels. Experimental studies reveal that information authoritativeness, communication fidelity and honesty in collaboration are three key factors that affect the level of achievable collaboration. An example is given to illustrate the use of the proposed technique to prevent multiple collaborative users from deriving sensitive information via inference.     

课程知识本体建模及推理

以计算机网络课程领域为例,研究并实现本体建模,利用Jena对其进行解析与推理,构造推理规则,设计一个基于本体的课程资源查询系统,对其体系结构及功能进行描述。实验结果证明,该方法能够解决传统学习资源查询缺乏语义支持的问题,比传统的学习资源查询有更高的查全率和查准率。     

基于语义的分布式查询优化

本文研究了语义查询变换的逻辑基础,讨论了分布式数据库系统中语义变换的可能性和必要性,概括了应用领域中的一些语义信息,提出了一个基于启发式规则的分布式查询变换机制.     

语义缓存的聚集查询匹配研究

为提高海量数据库系统的查询效率，围绕海量数据库系统中的聚集查询技术，把通常应用于小型数据库查询的语义缓存技术拓展到海量数据库的聚集查询中．首先研究了面向聚集查询的语义缓存形式化描述，在此基础上讨论了利用缓存处理查询的条件并对查询匹配进行了分类，提出并实现了包含匹配判定算法和相交匹配判定算法，最后给出了相应的实验结果．在某大型实际工程中的应用表明上述判定算法是有效的．     

面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案

针对连续查询位置服务中构造匿名区域未考虑语义位置信息导致敏感隐私泄露问题，通过设计[(K,θ)]-隐私模型，提出一种路网环境下面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案。该方案利用Voronoi图将城市路网预先划分为独立的Voronoi单元，依据用户的移动路径和移动速度，选择具有相似特性的其他[K-1]个用户，构建匿名用户集；利用匿名用户集用户设定的敏感语义位置类型和语义安全阈值，以及用户所处语义位置的Voronoi单元，构建满足[(K,θ)]-隐私模型的语义安全匿名区域，可以同时防止连续查询追踪攻击和语义推断攻击。实验结果表明，与SCPA算法相比，该方案在隐私保护程度上提升约15%，系统开销上降低约20%。     

具有概念联想功能的语义关系库的自动构建

语义检索的关键技术就是语义扩展。文中利用基于带衰减因子的词共现模型计算公式来获得词与词之间相关性信息资源．从而给出了用于信息检索系统中的语义关系库完整的自动构建方法。将生成的语义关系库用于SMART信息检索系统中以实现语义扩展：实验结果证明：具有语义关系库的SMART信息检索系统比原不具有语义关系库的SMART信息检索系统提高了检索效率，特别是大大地提高了查全率。     

本体的查询与推理机制研究

首先介绍了本体的定义并对其查询模型进行了探讨,然后在对已有的本体查询语言进行了比较和评价后认为,要充分利用本体的模式信息进行查询就必须提高查询的推理能力,重点对DQL(OWL-QL)的逻辑基础和推理机制进行分析,并提出本体查询语言的发展应该是在本体Web语言上进行语义规则的扩充。