基于领域本体的贝叶斯网络检索模型研究

针对传统的信息检索方法无法实现用户查询的语义理解、检索效率低等问题,本文提出基于领域本体进行查询扩展的贝叶斯网络检索模型。该模型首先将用户查询通过领域本体进行语义扩展,然后将扩展后的查询作为证据在贝叶斯网络检索模型中进行传播,进而得到查询结果,实验表明本文提出的贝叶斯网络检索模型能提高检索效率。     

基于本体的林业领域语义查询扩展模型

传统信息检索模型仅考虑考虑关键词本身的匹配程度,在林业领域信息检索时得到的检索结果不全面或不准确.为了改善检索质量,提出了一种基于本体的林业领域语义查询扩展模型.该模型利用了本体的语义推理的能力和语义结构对关键词进行语义查询扩展,最终实现提高检索查全率和查准率的目的,是对传统基于关键词匹配的信息检索模型的语义补充.结果表明该模型在一定程度上改善了林业领域信息检索结果的查准率和查全率.     

面向旅游领域的语义查询扩展方法

针对传统语义查询扩展方法存在返回结果多以及准确率不高的问题,以旅游领域为背景,提出一种语义加权查询扩展方法。利用本体推理能力与本体中的实体相关度进行查询扩展,结合TF-IDF算法的词频加权与语义相关度加权改善检索结果的排序。实验结果表明,相比其他2种方法,该方法能使更多符合要求的查询结果靠前排列,提高了旅游信息检索的正确率。     

基于互信息和本体的协同检索模型的研究

在信息检索中,用户习惯用尽可能少的关键字来检索信息,这必然会导致检索结果与用户需求存在较大偏差.针对这一问题,我们提出了基于互信息的语义扩展模型(QSE_BMI)[2],结合用户兴趣模型,对用户输入的查询问句进行语义扩展.本文在QSE_BMI基础上,利用互信息与本体互补性,建立基于互信息和本体的协同检索模型,从而提高了信息检索的查全率与查准率.     

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。     

基于工业消防本体的语义推理研究

针对消防领域中传统信息检索技术处理语义能力薄弱的问题,提出一种基于工业消防本体的语义查询方法.该方法将信息检索方式和语义Web技术结合起来,在工业消防本体的基础上,通过构造消防信息的推理规则,并在Jena平台下实现了工业消防领域基于语义的检索和查询功能.实验结果表明:相对于传统的基于关键词的检索方法,基于语义的检索方法能够解决工业消防领域中数据语义异构问题,提高工业消防领域信息检索的查全率和查准率.     

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Jena的语义信息检索应用研究

本体语言OWL和Jena应用接口是实现语义网应用的重要工具。针对传统信息检索系统查询质量不高的问题,引入语义网技术实现语义信息检索可以提高查询质量。语义信息检索的关键在于构建合适的本体。通过对计算机科学领域信息的收集,运用OWL语言创建计算机科学本体,并利用Jena提供的查询机制实现了对该本体的语义信息查询,与传统信息查询结果相比排除了很多无关信息。     

基于本体和局部上下文分析的查询扩展

在信息检索过程中,因查询词短少而引起的检索歧义性是影响检索效率的主要原因之一,而查询扩展方法和本体扩展方法能有效改善这一问题.提出一种基于本体和局部上下文分析的查询扩展方法:本体扩展根据本体推理规则对短查询词进行推理,得到与查询词有逻辑关联的推理结果集,为查询词加入了标准化的关联信息.局部上下文分析通过对文档库的分析,在与用户查询词最相关的前m篇文档中抽取与用户查询词最相关的n个扩展词,为查询词加入了统计扩展信息.将两部分扩展查询词合并,再通过扩展查询词相关度计算对搜索结果集进行排序.该方法结合了这两种方法的各自优势,从语义角度扩展关键词.实验分析表明,该方法能有效提高检索查全率和查准率.     

基于本体的法律信息语义检索

网络中海量的法律信息及其多义性为准确、高效的查询检索提出了难题,进而也桎梏着司法判案、决策的方法。为了较好地解决司法信息检索中存在的问题,通过对国内外领域本体方法、语义Web技术的研究,借助本体的概念构建了面向案例的法律信息语义检索原型,为法律领域的知识管理和信息检索提供了可借鉴的参考。     

改进的基于概念相似度的文本检索

为提高信息检索的查全率和查准率,提出改进的本体语义相似度计算方法,利用本体中概念语义相似度对检索结果文档的分值进行重新计算,过滤掉与原始查询相关度较小的文档。给出定义查询扩展中的迭代参数,减少进行扩展的次数,提高查询效率。利用开源工具Jena, Lucene进行文本语义检索测试,验证该方法的可行性和有效性。     

海洋浮标管理信息系统的设计与实现

在通过分析海洋浮标数据特点的基础上,设计并实现一个海洋浮标管理信息系统。利用地理信息系统技术对浮标数据的空间性和时间性进行耦合,以统一的方式对空间数据和属性数据进行管理,在此基础上设计并实现海洋浮标管理信息系统。该系统可以实现了对浮标的多点、多路径、长时间序列的关联存储、条件检索和动态展现,通过将浮标总表与浮标分表相结合,实现浮标漂移路径的追踪。最后,通过应用实例证明了该系统的有效性与实用性。为海洋浮标资料的信息化管理提供有效的技术支持。     

基于本体的查询扩展研究

查询扩展是优化信息检索的一种有效方法。基于关键词的查询扩展对语义信息的忽略为结果带来了不好的影响,因而提出一种基于本体的查询扩展方法。首先建立本体模型,通过计算本体中的概念语义相似度和实例语义相似度,实现语义查询扩展。     

基于蒙古语新闻领域本体的分布式检索方法

目前蒙古语语义Web方面的研究成果都是基于单机环境的,当语义Web信息检索系统投入实际运行时,单机环境存在存储容量有限和多用户并发查询速度慢等问题.针对此问题,提出了基于蒙古语新闻领域本体的分布式语义Web检索方法.首先依据蒙古语新闻领域的特点,参照七步法和骨架法,构建蒙古语新闻领域本体,研究适合本体的混合语义相似度算法进行语义扩展.然后将本体数据与算法部署于Hadoop分布式平台,解决了大规模本体数据存储的逻辑描述、物理结构和并行处理问题,实现了基于蒙古语新闻领域本体的分布式检索系统.实验结果表明,该方法有效地减少了查询关键词的响应时间,提高了新闻检索的查全率和查准率.     

基于语义主题相似度的Web教育资源查询方法

针对传统Web教育主体难以获得高可用教育资源的问题,提出了一种面向语义主题相似度的Web教育资源查询方法。该方法建立了本体概念语义网络（Ontology Concept Semantic Network,OCSN）,在此基础上,设计了基于语义主题相似度匹配的概念检索方法：在检索前主动将教育资源根据其语义和主题组织到本体概念语义网络中,然后建立一个基于语义特性的Web教育资源发现的垂直搜索引擎,并通过构造满足条件的相似度函数,将对应的语义距离映射为相似度,有效地提高了查询效率。实验结果表明此方法能够提高Web教育资源的查准率和查全率。     

基于Hadoop的水利元数据语义搜索方法

为了解决水利领域中元数据搜索引擎缺乏语义理解,并且在集中式环境下索引水利元数据效率低下的问题,本文提出一种基于Hadoop的水利元数据语义搜索方法。首先结合本体与查询扩展技术的语义搜索方法,设计水利领域的本体推理规则、语义相似度计算方法、扩展词选择方法和语义相关度排序方法,从而有效地提高搜索结果的查全率与查准率;其次,针对XML形式的水利元数据建立索引的效率低下问题,引入Hadoop平台中的MapReduce并行处理模型,并行化处理解析提取元数据信息与索引建立工作,并修改SequenceFile的文件结构,以应对水利元数据的小文件问题,解决集中式环境下对水利元数据建立索引的性能瓶颈;最后利用Hadoop强大的并行计算能力,设计分布式环境下的语义扩展查询方法,从而提高水利元数据的查询效率。     

A personalized query expansion approach for engineering document retrieval

Engineers create engineering documents with their own terminologies, and want to search existing engineering documents quickly and accurately during a product development process. Keyword-based search methods have been widely used due to their ease of use, but their search accuracy has been often problematic because of the semantic ambiguity of terminologies in engineering documents and queries. The semantic ambiguity can be alleviated by using a domain ontology. Also, if queries are expanded to incorporate the engineer’s personalized information needs, the accuracy of the search result would be improved. Therefore, we propose a framework to search engineering documents with less semantic ambiguity and more focus on each engineer’s personalized information needs. The framework includes four processes: (1) developing a domain ontology, (2) indexing engineering documents, (3) learning user profiles, and (4) performing personalized query expansion and retrieval. A domain ontology is developed based on product structure information and engineering documents. Using the domain ontology, terminologies in documents are disambiguated and indexed. Also, a user profile is generated from the domain ontology. By user profile learning, user’s interests are captured from the relevant documents. During a personalized query expansion process, the learned user profile is used to reflect user’s interests. Simultaneously, user’s searching intent, which is implicitly inferred from the user’s task context, is also considered. To retrieve relevant documents, an expanded query in which both user’s interests and intents are reflected is then matched against the document collection. The experimental results show that the proposed approach can substantially outperform both the keyword-based approach and the existing query expansion method in retrieving engineering documents. Reflecting a user’s information needs precisely has been identified to be the most important factor underlying this notable improvement.     

基于本体的语义检索模型设计与实现

基于关键字的传统信息检索方式,通常情况下会遗漏很多信息,并不能完全表达出用户的检索需求,从而影响用户的查询查准率。此课题针对这一问题研究并设计提出了基于本体的语义检索模型并对其在教育资源领域加以实现。此外,本文还深入研究了基于本体的语义检索的关键技术并对课题的研究现状做了深入分析。