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。     

基于推理的语义网检索模型及关键技术研究

为解决语义网检索过程中缺少推理导致语义检索性能不高的问题,提出一个基于推理的语义网检索模型,并介绍了该模型实现的关键技术.针对构建的领域本体,使用SWRL规则语言进行本体完善把本体中的隐性知识表示出来;在信息抽取过程中,对于识别出的实体,利用推理规则,获得更加丰富的实例知识库;对于用户输入的查询条件,利用完善的本体知识库及规则得到更多的相似概念实现查询扩展;进行语义匹配,获得更为精准的检索结果.实验结果表明,该模型能提高信息检索的语义性,得到较满意的信息检索结果.     

基于本体词汇的三维模型语义检索

描述了一个基于本体词汇的三维模型语义检索的方法.该方法首先对一个三维模型库的词汇进行语义上扩充,然后基于关键词进行检索,而不是做简单的文字匹配.其主要工作是利用WordNet英文本体和Jerm推理引擎构建一个语义网络,然后在该语义网络上做推理查询,检索到相应的语义结果.实验结果表明,该方法能有效地将一个分类不够丰富的模型库的词汇做较大的扩充,使其覆盖的范围扩大,同时保证扩充的词汇和原有词汇在语义上的相关性,从而提高基于语义关键词栓索三维模型的有效性.     

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.     

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。     

基于本体扩展的软件构件原型系统的设计

在构件检索中引入本体,结合刻面分类信息和领域信息,建立起软构件本体模型,提出了基于本体的软构件语义检索的推理模式及算法,对用户提交的查询请求进行有效的语义扩展和推理,提高构件的检索效率,同时为分布、异构构件库的准确、全面、方便的构件检索提供了帮助。     

基于领域本体的语义检索关键技术研究

针对基于关键词匹配的传统检索方法存在的不足,通过将语义引入到检索过程中,可以构建一个建立在本体基础上的语义检索模型。为了提高检索结果的准确率和全面率,通过使用本体的语义推理是一种很有效的办法。     

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.     

安全事件综合分析系统框架及关键技术

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.     

基于本体的视频语义检索系统研究

在语义层次上检索视频内容,可以突破“语义鸿沟”,提高视频内容的利用效率。利用本体的标注和推理能力,研究视频语义检索,充分挖掘视频内容的结构和语义信息,构建层次化的语义索引,能极大提高系统的语义检索能力。该视频语义检索系统(OVSR)的本体架构集成了领域本体、视频本体和核心本体,具有很强的扩展和交互能力。主要论述OVSR的本体架构,视频语义模型和索引模型,研究OVSR的查询重写算法以及本体推理算法。     

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Ontology的产业集群信息检索模型探析

该文从安徽汽车产业集群信息服务平台检索需求出发,通过对平台现有检索技术进行分析,指出建立基于本体技术的智能检索系统的必要性,在此基础上构建了基于本体的产业集群信息检索模型,阐述了领域本体构建的重要性,最后指出产业集群信息检索的实现可以大大提高平台信息检索性能。     

一种基于领域本体的资源反馈检索模型研究

针对现有资源平台无法互通共享资源,资源库检索系统仅依靠用户输入的单词关键字描述检索资源而无法挖 掘用户需求中的语义信息的问题,提出了一种基于本体的资源反馈检索模型。该模型通过构建本体、概念相似度计算、查询关 键字扩展等关键技术,利用了用户多次反馈中的包含语义知识,满足了用户的查询需求。实验表明,该模型能够有效提高检索 的性能。     

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。     

基于本体的个性化信息检索研究

分析传统的信息检索系统存在的不足及其原因,将本体加入到检索系统中,提出一个基于本体的个性化信息系统的设计思路和系统模型,并对该模型的主要模块进行了介绍,探讨了利用本体的领域知识和用户的本体模型实现信息检索的过程．最后对该模型进行的性能评价表明在查全率和查准率方面都有很大改善。     

个性化检索中的用户ontology及其构建

为使用户能够从信息庞杂的网络中方便准确地找到自己所需的信息，在传统检索技术的基础上，结合ontology及个性化检索技术的研究，提出个性化检索中用户ontology的概念，讨论了基于行为的用户描述文件的建立，并制定了个性化检索中语义关系的提取规则。最后在此基础上给出了用户ontology的构建方法，并通过比较实验说明了用户ontology在个性化检索中的有效性。     

基于多相关本体的模糊信息检索模型

根据概念及概念之间的语义,提出一种多相关本体的模糊信息检索模型,用本体的关系表示模糊关系。描述本体信息检索模型的处理过程及检索机制,讨论应用不同类型本体的检索效果和影响,并采用TREC的评价方法评估该模型。结果证明该模型具有较好的整体性能比,能改善用户需要的检索结果。     

基于本体的个性化信息检索研究

分析传统的信息检索系统存在的不足及其原因,将本体加入到检索系统中,提出一个基于本体的个性化信息系统的设计思路和系统模型,并对该模型的主要模块进行了介绍,探讨了利用本体的领域知识和用户的本体模型实现信息检索的过程,最后对该模型进行的性能评价表明在查全率和查准率方面都有很大改善。     

基于本体的Web智能检索研究

针对传统的基于关键词信息检索方式存在的问题,提出一种基于领域本体的语义检索模型,在建立本体概念与文档内容关联关系的基础上,对用户的查询输入预处理,利用本体计算两者的相似程度,给出与查询请求相关的排序后的文档。通过搭建基于本体的Web智能检索原型系统,验证了该模型的有效性。