基于Ontology的Web信息检索系统研究

传统的信息检索技术以关键字匹配为主,缺乏语义推理能力,对用户的查询请求没有提供语义制导,因此造成信息的误检、漏检.将Ontology用于Web信息检索,分析了Ontology的语义表达能力,提出了基于Ontology的信息检索系统模型(MIRSO).MIRSO能够对用户提供语义制导,将用户的查询条件映射为领域Ontology的概念和关系,使用户的需求表达和信息内容精确匹配.实验结果表明,该方法能够提高信息检索系统的查准率.     

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。     

Ontology在语义Web中的应用研究

探讨了本体Ontology及语义Web,描述了Ontology在语义Web中的作用,结合信息检索和B2B的电子商务这两个具体应用,研究了Ontology在其中的作用,并且对实现中需要注意的问题进行了说明。     

语义万维网中基于Agent的智能检索框架

语义万维网是目前国际万维网联盟（world wide web consortium,W3C）为了解决因Web上的数据缺少语义信息而难以实现自动化处理的问题所开展的研究项目,其目的是为了对Web上发布的信息实现智能推理和自动化处理。Agent作为一种智能化主体,非常适合语义万维网环境下的各种应用。在语义万维网和智能Agent研究的基础上,综合信息检索、知识表示、Ontology建模等多方面技术,提出并实现了一个基于Ontology实现语义信息检索的多Agent系统框架,该系统包括信息收集、存储、查询和推理4个主要部分。     

IT课程目标Ontology及其语义Web应用

基于Ontology开发网络学习服务平台是网络教育应用的一个重要课题.基于基本概念、角色概念构建Ontology使表达语义更加精确.基于角色概念的Ontology元模型,构建了IT课程目标Ontology,实现了其语义Web应用.实验表明,基于角色概念构建的Ontology语义精度明显提高,以此为基础的网络学习服务平台能够较好地满足个性化学习的需求.     

一种基于Ontology的文献领域语义检索机制的实现

针对传统基于关键词匹配的信息检索系统存在的问题,结合文献信息的特点,本文设计了一个基于Ontology的文献领域语义检索系统模型,提出新的本体构建方法,构建了一个文献领域本体,定义了推理规则,通过语义推理挖掘出隐含的同引和同被引文献关系,帮助和引导用户快速有效地查找到相关文献。通过实验,验证了基于Ontology的文献领域检索系统的优越性。     

基于本体的知识管理在环境质量监测中的应用

在深入研究Ontology基本原理的基础上,提出一种基于Ontology进行环境知识管理与质量监测的方法,构建基于Ontology的环境知识管理与质量监测的基本架构,研究其关键实现技术,最终设计实现基于Ontology的环境知识管理与质量监测平台.实践表明,该方法能够有效管理异构、分散存储的海量环境监测数据,为管理者提供科学的决策指导,大大提高环境质量监测的效率.     

基于Ontology的语义检索技术

基于Ontology的语义检索是建立在语义网的基础上的检索技术。与传统的检索技术相比,它能提高检索的精度和覆盖率,减少了不相关的返回结果。文章首先介绍了语义网和Ontology的基本概念及如何创建基于Ontology的语义网,然后详细讨论了基于Ontology的语义检索的基本思想,基本结构及语言,最后描述了基于Ontology语义检索的应用系统,并分析了基于Ontology语义检索技术下一步的发展方向。     

语义信息检索框架设计及其算法研究

传统信息检索信息资源缺少统一的语义描述,用户难以查找到与需求相关的资源,导致查询精确度较低,针对这一缺陷,实现语义级的信息检索的研究成为目前研究的热点。在现有的语义信息检索方法的基础上,提出了一种新的基于语义网的语义信息检索框架,详细描述框架的三大模块,并针对该框架结构以及语义网技术对语义检索的算法进行研究,给出实现语义检索的算法。该算法对本体树进行深度优先遍历,得出准确的查询结果,提高了信息检索的查全率。     

基于本体的信息检索模型研究*

根据文档处理方式的不同,将基于本体的信息检索系统分为基于知识库的语义检索系统和基于语义网文档的信息检索系统两类。对这两个模型的实现原理和关键步骤进行了阐述;探讨了基于本体的信息检索模型中的关键技术,并指出当前研究中存在的不足;最后对基于本体的信息检索系统的研究热点和方向进行了展望。     

基于本体的检索方法在数字期刊中的应用研究

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。本文在本体基础上重点研究语义相似度算法及相应的语义扩展算法,在此基础上将模型应用于数字期刊的信息检索中,以提高查准率和查全率。     

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.     

基于本体的智能信息检索系统

近年来,基于本体的智能信息检索系统已成为智能信息检索系统领域最为活跃的研究方向之一.如何利用本体进一步提高其检索性能和智能性,成为基于本体的智能信息检索系统的主要研究目标.从面向过程的角度,对近几年基于本体的智能信息检索系统的研究进展进行了综述,对其框架、所需本体知识的获取和使用、关键技术、性能评测等进行了前沿概括、比较和分析.最后,对基于本体的智能信息检索系统有待深入研究的难点和热点进行了展望.     

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。     

语义网检索中的知识收集方法研究

针对传统信息检索中存在的缺乏知识表示和语义处理能力低的问题,本文提出了一个基于本体的语义网信息检索框架,该框架包括知识收集与储存层、人机交互层和知识处理层。对该框架中知识收集与储存层的关键技术及实现进行了介绍,主要包括领域本体库的构建、元数据的提取和知识库的构建等功能。其中,对元数据提取中的核心技术的实现,如领域本体库的解析、文件预处理、语义标注、知识抽取等作了详尽的介绍。     

基于本体的主动元数据挖掘系统研究

传统网上信息检索是用户被动地依靠浏览超级链接网页而获取的。文中提出基于本体的主动元数据挖掘系统以及在果品领域的应用,在主动搜索、元数据生成、借助本体作用于数据的语义描述等方面,其效果是客观的。使得对信息数据的搜索从被动地获取到主动依靠计算机自动搜索;从依靠关键字作为查询依据到借助本体的作用获取语义描述的信息数据,进而提高了信息查询效率及查询的准确率,这也是当前信息检索研究的热门课题。实验证明,通过主动元数据挖掘实例可以实现语义的扩充,如同义、近义及上下位关系。同时也验证了本体对实施语义智能检索所带来的客观效果。     

本体推理在智能照片管理系统中的应用

现有的照片管理系统缺乏自动语义推理和扩展功能。为此,提出一种基于本体的智能照片管理系统。该系统以FamilyAlbum本体模型为知识框架,对照片进行多源信息的语义标注,并利用SWRL规则对系统中现有的语义标注进行自动推理,从而扩展出新的语义信息,为照片的智能管理提供有效支持。通过OntoAlbum原型系统的实现,验证了该方法的有效性。