基于语义检索的构件库系统体系结构

语义检索是解决目前构件查准率和查全率不高的最好方法之一。该文研究了基于语义检索的构件库技术，能在构件入库时完成基于本体的构件语义描述，在检索时复用领域本体，实现构件隐含语义推理和匹配，检索出传统算法难以检索到的构件，为设计实现具体面向语义检索的构件库系统提供了一个参考模型。     

基于本体的构件匹配研究

针对刻面描述的构件检索中缺少语义信息的问题,提出了一种基于本体的构件检索框架.按照所给出的构件描述模型,将用户查询的构件从功能、环境和质量属性三个方面与语义构件库中的构件进行匹配.建立在上海构件库的初步实验结果表明,该原型系统能有效地提高构件检索的查准率和查全率.     

民航机场应急资源语义检索方法的研究

针对现有检索技术在民航应急资源信息检索中存在着高匹配、低精度,低匹配、无匹配等问题,提出一个基于领域本体的语义检索框架。给出了语义检索的流程,探讨了领域本体、语义相似度计算及检索结果排序等实现语义检索的关键技术,搭建了实验平台。实验表明语义检索在查全率、查准率方面的检索效果都有所提高,更加符合用户的需求。     

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.     

基于本体的无线网络文献检索研究

针对无线网络文献检索的智能化发展趋势,将本体应用到检索中,结合应用领域收集重点概念和关系,构建领域本体。将本体与无线网络文献检索相结合把内容挖掘扩展到语义层次,相比传统仅仅基于关键字的匹配方式具有更高的查准率和查全率。     

基于P2P的语义检索系统设计

P2P是近年来网络研究领域的热点。当前P2P网络的研究多集中在文件共享的应用,其检索机制只支持基于关键词的查询,缺乏对语义检索的支持。本文将语义网技术和P2P的优点结合起来,建立P2P网络的语义检索机制。通过建立基于本体概念的分布式倒排索引,使检索过程不再是关键词的精确匹配,而是通过不同节点本体中的概念之间的语义关系的逻辑推理实现检索请求与文档在语义上的匹配。实验表明,本文提出的结构化P2P网络语义检索方法,比基于关键词精确匹配的检索方法有较高的查全率和查准率。     

图像语义的图形化标注和检索研究

基于图像语义进行检索的目的是希望能够更好地从用户的角度出发,查找出与用户理解相一致的图像。针对目前图像语义检索过程中存在的问题,提出一个基于对象的图像语义内容标注模型和检索框架。首先利用分割算法获取图像中的语义对象区域,然后以MPEG-7标准中的语义描述方案为基础,利用图形化结构实现图像语义内容的标注。在检索过程中,用户把查询内容转化为图形化描述结构,通过提取该描述图的不同长度的路径信息形成查询文档,与图像库中的图像语义标注文档进行匹配实现图像检索。实验结果表明,提出的方法能够有效地实现基于语义的图像标注和检索,与全文检索相比,有较高的查全率和查准率。     

基于本体的构件功能检索的设计与实现

目前,基于构件的软件开发已经成为软件工程研究领域和软件开发实践过程中越来越重要的内容.在构件的描述与检索中引入本体,可以更好地表示构件间的语义信息,同时使得构件过程描述与检索成为可能.在研究基于本体的构件描述基础上,设计并实现了构件功能检索过程,为使用构件进行软件开发的用户提供了一种按照所需功能进行构件检索的方法,同时,由于利用知识语义上的匹配,为查全率和查准率提供了更好的保证.     

基于本体的电子病历检索系统研究

适应循证医学成为电子病历的必然发展方向。但由于医学概念名称不规范或者缺乏一个统一的规范命名系统,导致一个概念可以有多种名称来表示。而且传统的查询方式无法进行语义扩展,存在查全率和查准率不高的问题。而由于本体是一种能在语义和知识层次上描述信息的概念模型建模工具,所以将本体引入电子病历中。文中提出了一种基于本体的电子病历检索系统,给出了一种映射算法实现概念的语义扩展,从而提高了检索的查全率和查准率,使得电子病历在医疗辅助决策中起到越来越重要的作用。     

基于本体的电子病历检索系统研究

适应循证医学成为电子病历的必然发展方向。但由于医学概念名称不规范或者缺乏一个统一的规范命名系统,导致一个概念可以有多种名称来表示。而且传统的查询方式无法进行语义扩展,存在查全率和查准率不高的问题。而由于本体是一种能在语义和知识层次上描述信息的概念模型建模工具,所以将本体引入电子病历中。文中提出了一种基于本体的电子病历检索系统,给出了一种映射算法实现概念的语义扩展,从而提高了检索的查全率和查准率,使得电子病历在医疗辅助决策中起到越来越重要的作用。     

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.     

本体技术在语义博客中的应用研究

研究了本体描述语言OWL,提出并实现了一个基于本体和Lucene的语义检索模型,利用领域本体知识库对用户的查询要求进行语义扩展,构建了具有全文检索和语义检索功能的语义博客系统。实验证明语义检索方案在运行效能上可行,并且可以提供更高的查准率和查全率,对改进当前的检索系统是具有一定积极意义的。     

Fast semantic object search and detection for vegetable trading information using Steiner tree

We propose an approach to speed up the semantic object search and detection for vegetable trading information using Steiner Tree. Through analysis, comparing the relevant ontology construction method, we present a set of ontology construction methods based on domain ontology for vegetables transaction information. With Jena2 provides rule-based reasoning engine, More related information could be searched with the help of ontology database and ontology reasoning, query expansion is to achieve sub-vocabulary of user input, the parent class of words, equivalence class of extensions, and use of ontology reasoning to get some hidden information to use of these technologies, we design and implementation of ontology-based semantic vegetables transaction information retrieval system, and through compare to keyword-based matching of large-scale vegetable trading site retrieval systems, the results show that the recall and precision rate of ontology-based information retrieval system much better than keyword-based information retrieval system, and has some practical value.     

基于Ontology的语义信息检索模型研究

在信息检索过程中引入语义,可以大大提高信息检索准确度,其中Ontology扮演了重要的角色.基于Ontology研究了语义信息检索原理、体系结构及其模型实现的关键技术,设计并实现了基于Ontology的信息检索系统原型,对研究进行了验证.实验结果表明,基于Ontology的检索大大提高了信息的查准率和查全率.     

基于本体的教育资源库的研究与设计

目前,我国的教育资源建设在共享性、重用性、资源检索查全率和查准率等问题上依然存在某些不足,为了解决当前检索系统中同义词难以识别、相关查找困难等问题,把本体引入到教育资源建设中,并提出了基于本体的语义检索系统的体系结构,该系统旨在实现对领域内资源的语义分析,赋予检索系统足够的语义信息。研究的重点是资源的元数据描述、领域本体的构建及语义查询,而这也是进行语义检索的理论基础。     

基于关键词语义扩展的检索策略

传统基于关键字匹配检索策略由于关键字的机械字符匹配和一词多义问题很容易造成漏检和错检。为此,从领域本体概念入手,结合关键字检索的特点,提出一种基于关键词语义扩展的检索策略。策略使用领域本体描述的语义结构扩展关键字匹配范围,避免完全机械的字符匹配造成的漏检,从而提高检索的查全率。在此基础上,利用领域本体中语义相关度过滤检索无关结果,以提高检索的查准率,并根据检索结果与本体语义相关度算法排序。     

面向特定目标自识别的交通图像语义检索方法

为了从海量的道路交通图像中检索出违反交通法规的图像,提出了一种特定目标自识别的语义图像检索方法。首先,通过交通领域专家建立交通领域本体及道路交通规则描述;然后,通过卷积神经网络（CNN）对交通图像的特征进行提取,并结合改进的支持向量机决策树（SVM-DT）算法对图像特征进行分类的策略,对交通图像中的特定目标及目标间空间位置关系进行自动识别,并映射成为相应的本体实例及其对象之间的关联关系（规则实例）;最后,利用本体实例和规则实例,通过推理得到语义检索结果。实验结果表明,相比关键字和本体交通图像语义检索方法,所提方法具有更高的准确率、召回率和检索效率。     

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。