基于本体的XML语义集成和查询的研究

XML因其结构上的灵活性和易扩展性已经成为Web上异构数据转换和传输的标准,但是含有不同模式的XML数据源之间却很难进行相互操作,这给XML数据检索带来了更大的不便.先提出一种从XML模式到OWL本体的映射算法,然后借助共享全局本体和同义词典实现多个映射后的本体在语义上的集成从而解决XML结构异构的问题,最后提出一种利用语义集成进行XML语义查询的框架并初步实现.     

基于本体的XML语义集成研究

针对具有相同语义的XML数据经常具有不同表达形式的问题,采用了基于本体的语义集成方法来集成异构XML数据源,即通过一系列映射规则将XPath的局部路径与本体关联起来,将用户的RDQL查询重写为基于XML的XQuery查询,从而达到语义集成的效果。本方法的意义在于用户可以通过本体查询异构的XML数据源。     

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XML语义集成研究

针对具有相同语义的XML数据经常具有不同表达形式的问题，采用了基于本体的语义集成方法来集成异构XML数据源，即通过一系列映射规则将XPath的局部路径与本体关联起来，将用户的RDQL查询重写为基于XML的XQuery查询，从而达到语义集成的效果。本方法的意义在于用户可以通过本体查询异构的XML数据源。     

语义集成:本体映射方法研究

本体是客观世界知识的表现形式，随着语义Web研究的深入．研究者们构建了越来越多的本体．如何实现本体之间的知识共享和重用，成为了语义Web发展的关键。文中对本体映射的方法进行了研究，系统阐述了本体及本体映射的定义、本体映射中的相似度计算和本体映射框架等。如何减少本体映射中的人工干预，实现本体的半自动化或自动化映射将是该领域的发展方向。     

XML数据语义映射方法研究

语义映射是信息集成的重要基础。随着XML成为WEB上数据表示和交换的事实标准,XML数据的语义映射成为新的研究热点。文章在定义语义映射概念基础上,从基于结构和基于本体两个方面,介绍了XML数据语义映射,并讨论了进一步的研究工作。     

语义集成:本体映射方法研究

本体是客观世界知识的表现形式,随着语义Web研究的深入,研究者们构建了越来越多的本体,如何实现本体之间的知识共享和重用,成为了语义Web发展的关键。文中对本体映射的方法进行了研究,系统阐述了本体及本体映射的定义、本体映射中的相似度计算和本体映射框架等。如何减少本体映射中的人工干预,实现本体的半自动化或自动化映射将是该领域的发展方向。     

基于领域本体的语义标注方法研究

介绍了语义Web.本体以及语义标注的基本概念,对语义标注方法以及现有技术工具进行了简单地说明和分析,提出了一种基于领域本体的语义标注方法,并结合石油产品领域的本体对该方法进行了实例说明.该方法通过分析文档的特征词汇,使用基于领域本体的空间向量模型方法建立词汇与本体概念之间的映射.采用这种方法对文档进行语义标注后,可以把文档隐含的语义信息显式的表现出来,这样数据库内部文档之间就具有了语义关联关系,为检索的智能推理提供基础.     

一种面向领域的虚拟视图语义集成方法*

针对油井工程领域异构数据源,提出了一种基于语义的虚拟视图集成方法。通过本体抽取和本体合并分别构造数据源局部本体和全局本体实现基于语义的数据访问视图,并利用全局本体、局部本体和数据源模式之间的映射关系,将基于语义的查询转换为底层数据源的访问请求,提供统一、透明的数据访问视图,以避免数据加载和更新等问题。通过油井决策支持数据集成平台,该方法取得了很好的应用效果。     

数据集成中XML Schema到关系模式的转换方法

根据XML Schema中组件的定义及组件之间的嵌套关系,建立一系列从XML Schema转换成关系模式的结构映射规则和语义映射规则。基于这些规则实现一种转换算法,从Schema中提取出关系模式,并且证明映射得到的关系模式满足4NF。结果表明得到的关系模式不仅包含了XML Schema中所有的结构和内容信息,还能保留大部分语义约束信息,减少存储冗余。     

基于领域本体的用户模型的研究*

目前大多数知识管理系统采用基于关键词或关键词向量空间模型表示用户的兴趣偏好。针对该方法不包含语义信息,很难准确表示用户感兴趣的信息,并且难于扩展,提出一种基于领域本体的用户模型。该模型利用用户访问量,采用改进的相似度算法,实现用户分类建立用户模型,体现用户个人偏好。最后将该模型应用于齐齐哈尔货车快速设计系统中,应用表明该模型能准确地反映用户兴趣,且提高了信息检索效率。     

基于领域本体知识库的语义查询扩展

为了在检索过程中全面表达用户查询意图,提出了基于领域本体知识库的语义查询扩展方法。该方法借助领域本体推理出的知识,使检索系统从语义层面理解用户查询语句,并通过语义相似度来控制扩展词的规模,避免了查询过度扩展,使得新构造的查询能更准确地描述用户的检索需求,提高了检索的有效性。原型系统的实验结果表明,该方法较传统的关键字匹配法和LAC方法有明显的优势,在保障查全率的基础上,可极大地提高检索准确率。     

一种XML Schema和ontology间的语义映射算法

语义映射是信息集成的重要基础．提出了一种XML Schema和ontology间的语义映射算法,该算法引入了模式图模型，通过该模型计算概念闽的词义匹配度和概念上下文匹配度的加权来计算概念间的相似度，以判断概念是否匹配,实验结果表明，该算法是有效的，能够匹配XSD、WSDL文档和ontology的相应概念.     

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...     

基于领域本体的电子学习资源库模型

随着电子学习系统快速的发展,电子学习资源呈现爆炸式的增长,如何有效地组织海量电子学习资源成为构建高效电子学习系统的重要因素。针对现有资源库在资源组织方面存在的不足,提出了一个基于领域知识本体的电子学习资源库检索模型,该模型利用领域知识来构建领域知识本体库并通过抽取电子学习资源元数据构建元数据库,通过映射关系完成对电子学习资源的语义组织,并在此基础之上构建一个语义检索模型,以有效地解决现有电子学习资源检索中丢失语义背景的问题,使检索结果在查全率、查准率方面有所提高,更加符合用户的需求。     

基于本体的领域知识重用方法研究*

由于已有知识表示和本体知识表示并不在同一逻辑体系基础上,从知识表示层面提出了一种基于知识等价映射的知识重用方法解决对已有异构知识的重用问题。通过语义等价提取、在本体指导下的一致性处理以及语义映射解决了本体构建过程中对已有知识的自动重用问题。实验表明,该方法易于实现且具有较高的精确性、可行性和有效性。     

层次式本体模型的领域分析与设计方法的研究

本体是研究客观事物的系统化表达,即研究主观认识与客观存在之间的关系。在知识工程中,主要研究如何描述知识更加准确,使其更加贴近知识的本来面目。本文提出层次式本体模型,按照知识的通用程度,将本体划分为建模元数据层、顶层本体层和子领域本体层,各层的元素之间具有清晰的、明确的语义关系,从而具有更加丰富和强大的知识表达和建模能力。在领域工程中,层次式本体模型可以用于领域知识建模,并在领域分析和领域设计之间建立规则联系。本文以MES领域为背景,应用上述方法作研究。     

基于领域本体的文档向量空间模型构建

针对VSM不能揭示隐藏在不同特征词后面的相同概念语义、反映文档中的潜在语义关系、在相似度计算中精度较低的问题,提出一种基于领域本体的文档向量空间模型DOBVSM(domain ontology-based vector spacemodel)。该模型把领域本体中的概念扩展为文档特征词,并通过概念间的语义关系对特征词权重进行调整,最终建立包含语义关系的文档DOBVSM。通过实验分析表明:DOBVSM计算的文档相似度值更加发散,与专家评价值最为接近,能够较好地反映文档之间的相似情况。