一种基于Rough本体的信息检索方法

基于本体的信息检索是实现知识检索的有效途径,针对目前本体支持的形式化概念还不足以表示不完备知识的问题,提出一种基于Rough本体的信息检索方法,该方法中本体以本体信息系统的形式表示。用户提交关键字查询后,首先结合基于关键字检索的方法在预先定义的语义文档空间中搜索文档,然后利用关联搜索的方法来搜索与关键词关联的个体集和属性集,以属性集作为等价类构造Rough本体的近似空间,最后通过近似空间计算个体集和文档集的相似度,根据相似度高低对文档排序。实验表明,此方法比基于关键字和基于经典本体的方法有更高的查准率。     

一种基于本体语义的信息检索模型

对基于向量空间模型的检索方法进行改进,提出基于本体语义的信息检索模型。将WordNet词典作为参照本体来计算概念之间的语义相似度,依据查询中标引项之间的相似度,对查询向量中的标引项进行权值调整,并参照Word-Net本体对标引项进行同义和上下位扩展,在此基础上定义查询与文档间的相似度。与传统的基于词形的信息检索方法相比,该方法可以提高语义层面上的检索精度。     

一种基于领域本体的混合信息检索模型

针对语义检索中本体不能提供所有知识的问题,提出一种基于领域本体的混合信息检索模型。该模型利用领域本体中概念间的语义关系,结合关键词检索和语义检索,建立关键词基础矩阵和语义扩展矩阵两层索引矩阵,使系统检索在没有可用本体知识时能自动调整为关键词检索,保证一定的检索性能。两者的结合有效改善了检索性能。     

基于本体的语义网检索模型及关键技术研究

为解决传统的基于题,构建了一个基于本体的语义网检索模型.提出了一种领域本体库和应用本体库的构建方法,给出了查询本体的生成以及相似本体匹配推理的方法,实现了以该模型为基础的试验性检索系统.实验结果表明,该模型能够进行本体的语义推理,在一定程度上增强信息检索系统的语义处理能力,检索效率得到了改善.     

基于加权本体的个性化语义搜索

为了实现语义层次上的个性化搜索,建立了一个集成语义信息和用户偏好的加权本体,在此基础上给出了一个个性化搜索框架WOPS.WOPS能够在利用本体描述用户兴趣模型的同时,进一步地将本体蕴涵的语义信息应用于个性化搜索的过程中.最后通过实验证明了基于加权本体的个性化搜索的有效性.     

基于本体的智能化知识检索模型

该文简要从信息检索的一般过程出发,分析了基于本体的知识检索的工作原理以及一般模型;着重对现有的知识检索智能性不足的缺陷,引入IGA、多Agent等技术,设计了一个基于本体的智能化知识检索模型。     

基于本体的语义信息检索模型研究

为了弥补传统检索模型基于关键词匹配的缺陷,探讨领域本体的语义信息检索模型。阐述了四元组本体内涵,给出了资源映射方案,制定了本体概念扩展策略,描述了本体概念相似度计算算法,并进行了实验对比分析。结果表明:本体语义检索模型查准率及查全率均高于传统检索模型,具有一定的理论及实用价值。     

一种基于本体的语义检索算法

本体技术作为一种能在语义和知识层次上描述概念体系的有效工具,在数字图书馆得到了广泛的关注。给出了本体结构及其词法的形式化定义。为解决RDF在语义检索中存在的问题,利用Jena工具,提出了一种提取和处理RDF层本体处理方法,给出了一种基于本体的语义检索算法。算法基于软件工程的思想,忽略不同的本体语言、本体的RDF层集合间的差异。算法分五步骤进行,包括：将RDF层本体信息从网页中分离并构建RDF模型、对RDF模型进行集合运算、RDF层本体的查询、修正RDF层本体以及对RDF层本体的序列化。实验结果表明缩短了查询时间,提高了检索的查全率及查准率。     

基于本体的农业数据语义关联发现技术

提出了基于本体的语义关联发现模型,通过解析构建的农业领域本体,从本体语义路径的深度广度方面计算概念间相关度,并将计算的结果扩充语义知识库。在农业领域模型中关联发现算法的应用与传统的方法相比。结果更符合领域相关性。依据关联发现模型设计了一个茶叶语义检索系统,实验验证了该提出的模型的实用性和可行性。     

一种基于知识库的语义检索系统模型

讲述了目前检索系统存在的不足以及产生这些不足的原因,介绍了本体的概念及其在语义检索领域中的作用.在此基础上提出了一种基于知识库的语义检索系统模型,并对该模型的实现原理和关键技术进行了详细的阐述.实验结果表明,相对于传统的方法,该方法能大幅提高用户检索的查全率和查准率.     

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。     

一种基于本体的信息检索模型

为解决传统的基于关键词的信息检索只能从语法上分析关键词、进行关键词的机械匹配,导致检索缺乏语义的问题,提出了一个基于本体的语义网检索模型,并以此为基础构建一个系统原型。实践结果表明,该检索模型能够在一定程度上改善检索效果。     

基于本体的图像语义标注与检索模型

存储于计算机上日益庞大的数字图像存在语义表达隐含、存储孤立、检索不便等缺点,导致图像应用效率低。该文提出基于本体的图像语义标注与检索模型ImageQ,其具有层次及模块化特点且与领域本体相独立,支持领域本体进化和系列推理深度不同的图像检索方法。基于ImageQ的实验系统运行结果表明,该模型的图像管理性能良好,实现了图像智能检索功能。     

基于本体的信息检索系统研究

本文在语义网本体模型基础上,设计了一个新的信息检索系统。该系统将语义概念检索的向量空间模型和关键词检索相结合进行检索。在结合语义重合度等因素的基础上,将语义概念模型中的本体概念分成上下位和非上下位关系进行相似度计算。同时引入了信息增益,有效地控制语义扩展过程。实验结果证明,该系统有效利用了本体中概念的语义信息,得到的结果也比较合理。     

软件资产管理中基于本体的语义检索

依据可复用软件资产规约,以本体建模思想为基础,设计软件资产管理系统的体系架构。研究一种基于本体的语义检索算法,将其应用于软件资产管理系统中。通过实验证明,该方法与传统的信息检索的关键字匹配方法相比,提高了资产检索的查全率、查准率,为企业的软件资产管理提供了一套切实可行的解决方案。     

基于叙词表的林业信息语义检索模型

随着互联网的快速发展,基于关键词字面匹配的信息检索方式已不能满足人们的需求。叙词表中所包含的语义关系是提高查全率和查准率的重要途径,如果将叙词表控制机制引入当前网络信息检索工具中,必然能在一定程度上提高信息检索的效率。利用叙词表中的词间关系,提出了一种计算叙词间语义相似度的方法,借助查询扩展的思想,设计了一种基于叙词表的林业信息语义检索模型。最后,以林业汉英拉叙词表中两个类目范畴作为实验对象,分别同百度搜索引擎、农业叙词表中所使用的检索方法进行了比较,实验结果表明,提出的检索模型可以更好地利用叙词表来改进传统的基于关键字的检索方式,此外,所提模型是通用的,为叙词表在网络信息系统中的应用提供了一种新的思路。     

基于本体的面向概念信息检索模型研究

目前广泛采用的基于关键字的全文检索无法满足用户对于查准率的要求,本文结合使用了本体技术和传统的向量空间模型,提出了一种基于本体的面向概念信息检索模型.利用领域本体良好的逻辑推理结构,引入级联查询和概念标注的方法,提高了信息检索的性能,并在一定程度上实现了用户查询的语意理解.     

基于Ontology的信息检索技术研究

随着Web 的迅速发展,网上信息资源越来越丰富,网络已经成为了一个全球最大的信息库。而用户要从中得到所需的信息一般是通过各种信息检索工具。但是现有的信息检索工具都存在着检索精度不高等问题。本文针对这些问题,提出了将Ontology 融合到信息检索技术中的思路。利用Ontology 中拥有的领域知识,可以大大提高检索系统对自然语言文本的理解能力,同时方便用户以自然语言的方式提出检索请求,从而提高检索的效果。     

基于本体实现有效Web信息检索

基于关键词处理的传统检索技术会在检索过程中遗漏大量与检索概念相关或同义的内容。针对这种情况,提出了一种基于本体的Web信息检索模型。另外该模型通过解析语义文档并分析所需的概念属性之间的关系得到一定的相似度,并在检索过程中利用该相似度进行语义扩展。