语义Web环境中基于本体推理的协同标注

在已有的Web协同标注系统的基础上,通过对资源文档的标签进行共性分析以及上下文情境感知,以此来扩展标签的概念组,并将其与相关本体进行映射;利用本体推理技术来丰富标签的语义性,挖掘出文档隐含的语义信息,发现文档间所存在的内部关联,同时鉴别不同文档之间是否存在着伪关联,以此提高知识检索与知识推荐的准确性以及主体间的知识共享水平。     

基于本体的Deep Web语义分类研究

针对目前Deep Web分类研究中所采用的Post-query查寻探测方法缺乏语义支持的问题,提出一个基于本体的语义查询探测分类方法。主要思想如下:首先针对一个Deep Web数据库集合,提取查询接口中的属性及其实例,半自动建立领域本体,并且通过领域本体来表示类别特征;然后利用领域本体中的概念以及相应的实例构造语义查询集;最后对待分类的Deep Web数据库利用语义查询集进行查询探测,计算查询探测返回的结果文档在领域本体中的信息覆盖量,并以此对Deep Web进行分类。实验表明:这种语义查询探测分类的方法和以往的方法相比,在准确率、查全率和F1值上有一定的提高。     

语义Web服务框架比较及本体异构协调

文章对语义Web服务框架OWL-S与WSMO的结构特点和适用范围进行比较分析。OWL-S的目标是实现机器的可理解性和易用性,WSMO研究语义Web服务语言的标准,它由本体、目标、Web服务和中介器组成。WSMO缺乏对具体操作进行形式化建模,仅适用于自己的语言WSML。OWL-S是Web的本体语言,支持RDF和OWL等语言,语义Web环境下适用性强。针对两种框架结构下本体的异构冲突问题,给出了OWL-S表示WSMO中Mediator的本体-本体中介器、目标-目标中介器和服务-服务中介器的方案。通过网络教学平台的应用,验证了解决方案的有效性。     

语义Web服务框架比较及本体异构协调

文章对语义Web服务框架OWL-S与WSMO的结构特点和适用范围进行比较分析。OWL-S的目标是实现机器的可理解性和易用性,WSMO研究语义Web服务语言的标准,它由本体、目标、Web服务和中介器组成。WSMO缺乏对具体操作进行形式化建模,仅适用于自己的语言WSML。OWL-S是Web的本体语言,支持RDF和OWL等语...     

本体语义检索系统

基于关键词匹配的检索方法存在不足,使用分布式大数据处理技术,基于本体对用户输入的查询关键词进行查询扩展,利用Lucene针对扩展后的关键词进行检索,按照语义相似度将检索结果排序后返回给用户。实验表明,基于本体的语义检索系统在查全率和查准率两个方面均优于传统检索方法。     

基于本体的语义检索系统的设计

因特网上现有的各种检索方法都是基于关键词的,而关键词检索的弊端就是它的低查全率和低准确率。在对比现有检索技术与语义检索技术之后,着重介绍了语义Web、本体以及相关的工具如Protégé、Jena以及SPARQL查询语言等,构建了一个花卉文献本体,开发出基于该本体的语义检索系统。该系统比较了传统检索与语义检索2种方式,验证了语义检索技术的优势所在,提供了简单的推理功能,可以对关于花卉的一些语句进行推理验证。     

语义Web服务发现模型和匹配算法研究

在研究语义Web描述模型OWL-S基础上,针对OWL-S的缺点.对OWL-S进行了有效扩展,增加了地域位置信息和时间、费用、可靠性等质量描述信息,得到一个扩展的语义Web服务描述模型---OWL-S+.针对OWL-S+模型,提出了一种综合考虑服务功能和质量性能的、有助于提高匹配效率的匹配策略.最后通过一个实例,交通建设项目质量检验与评估服务的发现证明了OWL-S+模型和匹配策略的有效性.     

基子语义Web本体语言的推理机引擎的实现

近年来，0WL等本体语言蓬勃发展，并成为W3C未来Web语言的标准。本体语言的优势在于以较少的表达语句组成知识库，并蕴涵较多的信息。为了得到这些隐含的信息以及检查知识库的一致性。需要开发出相应的推理机引擎。针对目前本体语言的发展现状，设计了一个灵活的推理机引擎框架。推理机引擎结构灵活．可方便地扩充或者降低其所处理的本体语言的表达能力。同时，也介绍了在实现该推理机引擎过程中的一些具体技术。     

一种新的语义Web服务描述模型

在已有的语义Web服务描述框架基础上,定义了一种新的语义Web服务描述模型WFIEQ,从功能、接口、执行和Qos4个层面描述服务资源的语义信息,并给出此描述模型和其他语义Web服务描述模型的比较,该工作对基于语义信息进行服务的发现、组合和调用具有一定的参考作用.     

语义网自适应学习系统中领域本体的构建

为了学习者适应学习系统,创建相关学科的领域本体,发挥语义网的作用。根据学生的个性特征和学习进程动态地呈现教学内容,更好地满足学习者的需要,提出了基于语义网构建的自适应学习系统,为人们的学习提供了非常有效的支持。在描述自适应学习系统、语义网和本体相关知识的基础上,以一门课程为例进行了领域本体创建的实践,为自适应学习的实现奠定了基础。     

Web与语义Web

对Web的演变过程及存在的问题进行了分析;对语义Web基本原理和架构做了介绍;在此基础上,主要是从不同的技术角度、多种指标对语义Web与Web异同进行了分析讨论;并仅对基于Web的几个方面的应用,做了简要介绍.     

语义Web服务基础技术研究综述

语义Web服务的提出是为了解决现有Web服务发现和组合等低性能和低效率问题,从而有效提高信息集成的自动化能力。主要对语义Web服务相关研究的基础——服务的描述语言进行综述。叙述了语义Web服务的研究背景,详细地讨论了5种语义Web服务的描述语言,并给出了语义Web服务的集中式和非集中式两种发布模型架构,列举了语义Web服务的几种开发工具,对语义Web服务技术进行了总结和展望,为以后的深入研究提供参考借鉴。     

语义Web作为背景知识的本体匹配

提出了一个基于语义网为背景知识的本体匹配模式,即自动寻找和检索各种网络的知识资源得出映射,根据一些关键问题获得可行的模式、提供一个良好性能的匹配方法.采取了一个大规模的匹配为实验背景,检验了以语义网为背景知识的本体匹配模式的可行性、局限性、与其他技术的结合性.实验结果表明以语义Web为背景知识的方法本体匹配的精确度为70%.说明以语义Web为背景知识的本体匹配是对现有技术的补充,并可兼容于其他方法,其匹配的精确度也有了进一步的提高.     

基于本体的语义网格原型框架研究

当前的网格环境将名字作为关键字对服务信息进行查找,缺乏机器可理解的语义信息,难以提供有效的智能服务。为此提出了一种新的语义网格框架——基于本体的语义网格原型框架OSGSA,并提出服务本体的匹配方法。将本体应用于语义网格中,能够有效地组织和管理语义,进而帮助用户准确查询所需要的信息,提高查准率和查全率。     

基于语义网构建的MISKSS

通过对语义网技术、语义网应用系统的深入研究，并把语义网技术应用到知识服务中，构建了一套导弹实体语义网知识服务系统（missile instances semantic knowledge service system，MISKSS）。它将武器装备中导弹实体进行了语义化组织、语义查询、语义推理，其目的是通过以导弹领域本体的构建过程作为例子，其他的飞机、舰艇等的领域本体的构建过程与此类似，综合形成武器装备领域本体的知识服务系统，为军队装备科技提供准确、权威、及时、持续的信息资源保障及决策支持。     

基于范畴论的Web本体论描述研究

随着计算机的普及和互联网的广泛使用,网络在人们的生活中起着重要的作用。本文介绍了Web的演化过程,解释了语义网是Web3.0实现的关键,并由此得出本体论是语义网的核心。由于范畴论能抽象地处理数学结构以及结构之间联系,利用其理论来研究本体论,为Web的研究提供了数学理论。     

教育语义网中的知识领域本体建模

针对多学科领域知识本体构建难度大和难以普及的问题,提出了适用于教育领域的基于知识工程的本体建模方法,通过确定领域知识的范围,对领域知识进行概念和术语的提取,然后基于分类后的概念集定义层次结构和构建关系模型,构建出完整的本体结构模型.该方法不仅简化了本体建模的过程,还可以使学科领域专家能够独立地开发出学科课程相关的本体.以“统一建模语言（UML）”课程为实例,示范了课程本体开发的过程,验证了上述学科领域知识本体开发方法的可行性．