基于Ontology的智能检索系统框架研究与实现

提出并实现了一个语义Web环境下基于Ontology的语义信息检索系统框架。它由信息搜集Agent、存储Agent、推理Agent和查询Agent构成，这4类Agent协同工作实现了基于语义的Web信息检索服务。该文采用OWL描述的Ontology作为语义推理的基础，以Jena作为RDF API，使用JADE作为多Agent系统的开发工具和应用平台，完成了一个针对“Wine”领域进行智能查询的实例。     

语义Web上本体与智能信息Agent的集成研究

该文介绍了语义Web新技术,它可以为处理Web信息的智能应用程序提供帮助。文中描述了语义Web的层次结构及其支持语义Web的基础技术如RDF(资源描述框架)和本体(Ontology)等,文章表明,Agent技术与本体的集成会扩展程序能力,更有效地为用户执行任务而较少需要人的干预,也会对Web服务的使用产生重大影响。文中介绍了本体与智能信息Agent结合的应用实例,为用户搜索Web上的服务提供帮助。     

基于移动Agent的元数据自动抽取研究

语义Web是在分布式环境下构建复杂系统的一种新兴技术。在分析语义Web与移动Agent的基础上,提出了基于移动Agent的元数据自动抽取系统模型。该系统由三个层次构成网络信息层、移动Agent平台和元数据提取及管理模块,语义Web为解决元数据信息处理提供了一个基本的技术框架,其中核心层为XML,RDF,Ontology。最后,给出了改进的粒群优化算法作为移动Agent路由判定算法,为下一步研究开发比较成熟的软件产品奠定了良好的基础。     

基于移动Agent的语义挖掘系统研究

语义Web是在分布式环境下构建复杂系统的一种新兴技术。在分析语义Web与移动Agent的基础上，提出了基于移动Agent的语义挖掘系统模型。该系统由三个层次构成：通信网络层、移动Agent平台以及基于语义Web的移动Agent服务，包括推理服务、查询服务、匹配服务、本体服务和语义扩展服务等。并且给出了改进的：粒群优化算法作为移动Agent路由判定算法，为下一步研究开发比较成熟的软件产品奠定了良好的基础。     

MAS中基于Ontology的知识表示与推理研究

采用基于Ontology的知识表示方法,解决多Agent的知识表示和共享问题,实现知识的自动推理和获取,实现多Agent之间语义理解,体现Agent的智能特征.在多Agent原型旅游系统中,采用OWL描述Ontology定义相关领域的知识表示与推理,为Agent之间的学习、协商,进一步交互通信打下基础.     

面向智能Agent的元搜索系统的设计与实现

近年来，智能Agent技术的研究成为热点，有许多智能Agent都包括一个元搜索系统来间接使用互联网上的搜索引擎搜索需要的信息。该文设计和实现了一种面向智能Agent的智能元搜索系统。讨论了该系统的系统结构和工作原理及实现方法，并经实验验证，该系统具有高可靠性、适应性强、易扩充、智能化程度高等特点。     

基于本体和语义Web服务的供应链知识集成

运用本体论、语义Web、Web服务和多Agent等技术研究供应链系统知识集成的方法，提出了一个基于本体和语义Web服务的多Agent供应链知识集成架构，讨论了供应链系统中基于语义Web服务的智能服务机制和基于元本体和共享本体的多Agent协作方法。     

有上下文觉察能力的智能会议室系统模型的研究

通过利用多Agent、语义Web、上下文觉察和逻辑推理等技术，参考早期的普适计算系统，提出了一个新的智能会议室系统模型。该模型使用本体Web语言——OWL实现知识共享和上下文推理；使用逻辑推理检测和解决上下文知识的不一致问题，并向使用者提供一种策略语言来控制他们的私人信息。     

Semantic Web与Agent的共生及融合

Web技术与Agent技术作为两种技术体系一直独立发展。但现在Web技术借鉴Agent技术的先进思想，基于Ontology对Web进行改造，提出了Semantic Web的概念。在Internet上必将是Semantic Web和Agent共同提供智能化、个性化的服务。而要想达到这个目的，首先必须解决Ontology的构造问题。文中在详细论述Semantic Web和Agent的基础上，探讨了Semantic Web与Agent的共生及融合关系，给出了共生及融合关系图，并设计了一个概念性的智能Web服务IWS模型。     

Intelligent software web agents: A gap analysis

Semantic web technologies have shown their effectiveness, especially when it comes to knowledge representation, reasoning, and data integration. However, the original semantic web vision, whereby machine readable web data could be automatically actioned upon by intelligent software web agents, has yet to be realised. In order to better understand the existing technological opportunities and challenges, in this paper we examine the status quo in terms of intelligent software web agents, guided by research with respect to requirements and architectural components, coming from the agents community. We use the identified requirements to both further elaborate on the semantic web agent motivating use case scenario, and to summarise different perspectives on the requirements from the semantic web agent literature. We subsequently propose a hybrid semantic web agent architecture, and use the various components and subcomponents in order to provide a focused discussion in relation to existing semantic web standards and community activities. Finally, we highlight open research opportunities and challenges and take a broader perspective of the research by discussing the potential for intelligent software web agents as an enabling technology for emerging domains, such as digital assistants, cloud computing, and the internet of things.     

面向智能服务系统的时间语义理解

针对智能服务制定与提供过程中时间语义处理难的问题,提出一种面向智能服务系统的时间语义信息理解模型。在自然语言描述的服务消息文本上,实现对时间信息的抽取、映射和语义建模,从而为一般的智能服务系统提供通用的时间语义表达模式。首先,模型采用启发式策略自动抽取时间短语并构建时间信息知识库,无需人工干预;然后,提出一种基于时间基元的时间信息映射方法,实现了绝对时间的量化表达以及相对时间的逻辑推理;最后,综合利用时间信息与上下文信息构建时间语义模型。实验结果表明,该模型在服务自然语言文本测试集上,时间信息抽取准确率高达97.58%,时间信息映射准确率高于85%,语义建模效果良好。     

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.     

基于SUMO的概念语义相似度研究

SUMO（建议上层共享知识本体）是由IEEE标准上层知识本体工作小组所建置的，其目的是发展标准的上层知识本体，这将促进数据互通性、信息搜寻和检索、自动推理和自然语言处理。基于该共享知识本体，提出了一种计算两概念语义相似度的方法。根据该方法实现了一个计算程序模块，并将计算结果同人类的主观判断进行了比较，验证了该方法的有效性。该研究工作可以在面向Web的知识检索领域中得到应用，还可以为本体的相关研究提供一定的理论基础。     

From Web Data to Visualization via Ontology Mapping

In this paper, we propose a novel approach for automatic generation of visualizations from domain‐specific data available on the web. We describe a general system pipeline that combines ontology mapping and probabilistic reasoning techniques. With this approach, a web page is first mapped to a Domain Ontology, which stores the semantics of a specific subject domain (e.g., music charts). The Domain Ontology is then mapped to one or more Visual Representation Ontologies, each of which captures the semantics of a visualization style (e.g., tree maps). To enable the mapping between these two ontologies, we establish a Semantic Bridging Ontology, which specifies the appropriateness of each semantic bridge. Finally each Visual Representation Ontology is mapped to a visualization using an external visualization toolkit. Using this approach, we have developed a prototype software tool, SemViz, as a realisation of this approach. By interfacing its Visual Representation Ontologies with public domain software such as ILOG Discovery and Prefuse, SemViz is able to generate appropriate visualizations automatically from a large collection of popular web pages for music charts without prior knowledge of these web pages.     

语义网初探

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,明确今后主要的研究方向与重点问题。     

轻量级语义Web服务发现模型的研究

针对现有多数语义Web服务发现方法应用实施难度大,对终端用户输入信息的完整性依赖度高的问题,提出一种基于简单查询语句的轻量级语义Web服务发现模型。该模型提供给用户一个类似Google的查询界面,输入查询语句后经过领域本体匹配、基于WordNet同义词典匹配等步骤自动发现并调用相应的Web操作。另外,还利用自学机制不断扩充本体词汇以提高系统的准确率和召回率。详细分析了该模型的系统性能,并深入研究了不同情况下准确率和召回率的变化。实验结果表明,本体匹配技术及自学机制的使用是系统准确率和召回率提高的关键。     

Identification and resolution of conflicts during ontological integration using rules

Abstract: Integration of ontologies of information sources and consumers is an important phase in achieving web‐based interoperability. The present work describes an approach for identifying certain semantic conflicts while integrating ontologies of heterogeneous information sources. This paper is focused on the identification of homonymy and synonymy between elements in ontologies. In the present work the concepts of homonymy and synonymy are synonymous to naming conflicts and entity identifier conflicts, respectively, and partial synonymy is synonymous to schema isomorphism conflicts. The concept of the mask of interoperability is introduced for the identification of synonymy. The mask of interoperability is expressed in a declarative way as a set of rules, which can then be used for resolution of conflicts during integration of ontologies. As proof of concept, ontologies are implemented using the XML‐based ontology language Ontology Web Language (OWL), and the rules are implemented using the emerging rule language Semantic Web Rule Language (SWRL). This representation in OWL and SWRL allows the ontology to be executable, flexibly extendable and platform‐independent. The OWL facts and SWRL rules are used by the Jess and Bossam reasoning engine to identify semantic homonymy and synonymy.     

进出口本体及其推理框架实现

进出口本体是实现进出口行业信息集成、信息共享、智能作业的重要手段。该文结合进出口领域的应用特点，探讨了进出口本体的作用、特点、表达结构与方法，提出一个支持HS编码的形式化推理解决方案，介绍了系统的架构与机制，分析了利用语义网查询语言实现基于该本体的推理机制和方法，并以HS编码查询为应用背景，展示了进出口本体及其推理的实现方法和性能改进技巧。     

Frame Logic-based specification and discovery of semantic web services with application to medical appointments

Matching web services and client requirements in the form of goals is a significant challenge in the discovery of semantic web services. The most common but unsatisfactory approach to matching is set-based, where both the client and web services declare what objects they require and what objects they can provide. Matching then becomes the simple task of comparing sets of objects. This approach is inadequate because it says nothing about the functionality required by the client or the functionality provided by the web service. As an alternative, we use the Frame Logic as implemented in Flora-2 to specify web service capabilities and client requirements, including their preconditions, postconditions, and ontologies, implement a logic-based discovery agent using Flora-2, demonstrate its usefulness in a medical appointment making scenario, and show its efficiency both theoretically and by benchmarking. The result is an expressive yet concise representation scheme for semantic web services, and a practical, efficient, powerful, and fully implemented matching engine based purely on logical inference for web service discovery, with direct applicability to Web Service Modeling Ontology and Web Service Modeling Language, because both are based on Frame Logic.