本体和描述逻辑在景点查询中的应用研究

旅游网站中的景点查询是针对单一选项的基于关键字的查询,查询结果不能完全令用户满意.为了解决这一问题,文中将本体和描述逻辑应用到景点查询中,提出了一种新方法.该方法首先依据景点领域本体对景点进行语义标注,然后将获取的用户查询请求预处理后提交给推理机,推理机则将景点知识库转化为概念包含结构,并将查询请求预处理后插入到该概念包含结构中.最后通过匹配算法,将推理结果按满意度返回给用户.实验证明,该方法能够提高查全率和查准率,从而证明了该方法的可行性和有效性.     

基于本体的推理机研究

语义网技术的兴起促进了本体技术的发展,本体作为语义网的基石,在知识表示与知识推理方面发挥着重要作用。本体表示语言与描述逻辑相结合,为本体推理的合理性和有效性提供了保证。介绍了本体语言、描述逻辑和描述逻辑推理的基本原理,重点介绍了基于SHIQ描述逻辑的推理机Racer的基本功能及其在智能信息检索中的应用。     

基于描述逻辑本体推理的语义级中文校对方法

近年来中文校对技术虽然在字词级和语法级层面取得了较好效果,但是对于语义级层面研究相对薄弱,目前相关研究都有一定局限性. 提出利用本体技术将中文文本中的语义内容提取出来转换为结构化本体,再与正确的领域背景本体库融合,通过描述逻辑推理机来判断提取的语义内容的逻辑一致性,并将检测出的逻辑一致性错误映射为中文语义错误. 此方法在政治敏感错误等领域进行了测试,与其他相关研究相比,具有语义查错的透明性、语义模型的完整性、语义推理的智能型等优势.     

面向智慧旅游的文物领域本体构建及推理

现有文物旅游智能技术不能满足用户个性化需求,为此提出一种本体构建与规则推理的研究方法。通过构建一个面向智慧旅游的文物领域本体,对本体进行一致性检测推理,使构建的本体不存在矛盾;基于描述逻辑将本体知识库中的逻辑概念关系用语义网规则语言(semantic web rule language,SWRL)表示;将构建的本体和规则放入Pellet推理机中推理出新知识。结合实例验证了该方法的准确性,其能够满足用户潜在需求。     

基于Jena及其本体推理的研究

Tim Berner-Lee于2000年提出了语义Web,随后语义网技术作为普遍研究的热点.语义Web作为下一代万维网的发展方向,它的实现能有效提高互联网使用效率,为实现本体层Web信息的共享和交换,人们引入了“本体”.本体作为语义网的基石,在各个领域发挥着重要的作用.文中主要介绍本体开发以及推理方面的相关知识,通过本体编辑器protégé3.4扩建动物本体,并应用RACER推理机推理实现以及生成本体关系图.利用Ecplise开发软件结合Jena和Java插件实现对OWL文件的个体实例提取.通过实施为概念分类的检测提供了依据.     

基于推理的本体映射抽取算法及修正

针对使用多策略进行本体映射时,其输出的相似度矩阵中往往含有错误的映射对的问题,基于分布式描述逻辑提出了一种Sufferage抽取算法.该算法融入推理技术对候选映射进行抽取,并对抽取结果做进一步修正,从而正确有效地提高了抽取质量.通过和已有的算法进行实验比较,表明该方案能够明显提高查准率,获得更准确的映射结果.     

基于本体的语境信息模型与推理

语境信息是用来刻画一个实体情形的信息,该文提出了基于本体的语境信息建模以及查询方法,利用本体极强的语义描述能力和有效的推理机制,更好地实现了语境信息的管理。介绍了关键技术、相关支持工具以及开发的原型系统。该模型采用2种推理机制：基于描述逻辑的推理与规则推理,能够更快速有效地管理语境信息。 普     

基于本体DL的语义推理研究

随着Internet的迅速发展,语义Web作为新一代Web正倍受关注,因为语义表述与推理是语义网需要解决的关键问题。为了解决这一问题,文中在概述了本体语言、描述逻辑的概念和描述逻辑的原理的基础上,提出了一种新的方法：让本体表示语言与描述逻辑相结合,从而为语义推理的合理性和有效性提供了保证。文中重点介绍了通过对基于本体DL的语义推理机制进行阐述分析,较详细地探讨了在本体构建过程中,运用基于描述逻辑的语义推理进行一致性判定和相容性判定的重要性和实现技术,并以果品领域的本体构建为例,对构建过程中的推理判定进行了验证。     

基于本体的UML类图语义推理

统一建模语言(UML)是一个半形式化的语言,其语义部分是采用自然语言描述的,使得它在建模过程中会产生语义不一致等问题。在详细比较UML类图与本体的基础上,提出了一种UML类图的形式化方法;首先将UML类图转换为相应的本体;然后根据本体提供的推理算法(Tableau)对转换得到的本体进行推理,检测其中的不一致性从而修改UML类图,最后达到精确UML类图。     

基于本体的教育资源推理查询原型系统设计与实现

针对当前教育资源库存在的通用性差和缺乏语义查询等缺陷,将语义Web的重要基础本体及其推理和查询技术应用到教育资源领域,实现一个基于本体的教育资源推理查询原型系统。利用本体构建方法及建模工具protégé,以数据结构课程为例,构建一个基于元数据标准的教育资源领域本体;制定教育资源领域本体知识点推理规则,提出改进的语义相似度算法;设计并实现基于本体的教育资源推理查询原型系统。通过实验验证,该系统的查全率与查准率均高于基于关键字的查询。     

基于领域本体的语义查询推理系统

传统的基于关键字的信息检索技术不能满足人们对信息查询的需求,语义网技术是解决这一问题最有前景的方法。本文设计与开发一个基于出版物领域本体的语义查询与推理系统,该系统构建了出版物领域本体,并构造该领域本体的查询语句和推理规则,给出语义查询和推理的结果,并对结果进行测试。结果验证了系统对语义查询和推理的可行性和有效性。      

基于本体推理的终端用户数据查询构造方法

基于数据分析的智能决策对提升企业竞争力具有重要意义.根据待分析的问题，从内部信息系统的数据库中查询并获取与问题密切相关且信息完整的数据，是企业数据分析过程中的关键环节.基于本体的可视化数据查询系统为不掌握计算机专业技能的终端用户提供了高效获取数据的手段，近年来成为研究热点.然而现有工作仅采用简单的映射规则，将数据库中的表、字段、外键关系等元素直接映射为本体中的概念、属性和关系，向终端用户暴露了过多数据库设计的技术细节，增加了用户理解的难度，降低了系统的可用性.而通过人工编写映射规则来屏蔽数据库细节，既低效又缺乏通用性.针对这一问题，提出了一种基于推理的终端用户本体查询构造方法.该方法利用本体模型的语义表达能力和推理能力，在原有基于数据库简单映射所生成的本体模型基础上注入领域知识，从而优化查询构造流程，使终端用户得以从其更为熟悉的业务知识的视角，而非数据库设计的视角来看待和操纵数据，提高系统可用性；同时，增加了对分组统计的支持，扩展了方法的适用范围.最后，通过对"餐饮前台信息管理"领域真实案例的分析，验证了该方法相对于已有方法，其可用性提高了53.44%，表达能力提高了20.43%.     

基于本体的语义查询优化

Web信息检索技术已经在全世界广泛应用,然而,搜索引擎的查全率和查准率却不能够令用户满意,因此提出了一种基于通用本体WordNet的语义层次结构.通过计算和分析查询关键字与本体库的映射达到查询优化的目的.该方法通过建立一个简单的语法树并且索引WordNet,对查询关键字词法特性和本体实例之间语义关联强弱进行扩展和分析,提高了查询关键字到本体概念映射的完整性和准确率,进而帮助搜索引擎对用户的意图作出有效推测.实验表明,该方法可以有效地优化查询.     

基于本体映射的多本体查询方法

随着语义网的发展,本体已经成为很多领域表达知识的主要手段。许多领域都根据自己的需求建立了本体来描述本领域内的知识。但是目前许多针对本体的语义查询只能对一个本体进行查询。为了实现一个查询能够对多个本体进行访问并且返回适当的查询结果,文中提出了一种利用本体映射实现对多本体的查询方法。其中的映射方法是一种基于语义的多策略结合方式。通过实验发现查询的速度与本体的数量基本呈线性关系且不会因为本体异构程度而增加。     

基于本体映射的多本体查询方法

随着语义网的发展,本体已经成为很多领域表达知识的主要手段.许多领域都根据自己的需求建立了本体来描述本领域内的知识.但是目前许多针对本体的语义查询只能对一个本体进行查询.为了实现一个查询能够对多个本体进行访问并且返回适当的查询结果,文中提出了一种利用本体映射实现对多本体的查询方法.其中的映射方法是一种基于语义的多策略结合方式.通过实验发现查询的速度与本体的数量基本呈线性关系且不会因为本体异构程度而增加.     

基于SWRL本体推理研究

随着语义Web的兴起,本体技术已成为计算机学科中的一个研究热点。在分析本体、Web本体语言OWL和语义网规则描述语言SWRL的概念和特点的基础上,利用MPEG-7标准中的视觉描述子来描述图像的特征,采用本体建立图像的语义特征,将SWRL引入图像情感识别领域,利用SWRL构建推理规则。通过建立图像的本体信息和推理规则,并用规则推理出本体中隐含的信息,实现图像情感识别,使计算机具有一定的情感推理能力。     

基于推理信息的本体模块化方法

本体模块化在本体推理和复用等应用中有着极为重要的作用.怎么样将本体划分成小的模块是最基本的问题,目前本体模块化的工作主要集中在本体复用的目的上.在这篇文章中,我们提出了一种基于推理信息的本体模块化方法,该方法以提高推理的性能为目的.在基于同一最小推理集合内的公理之间内聚性将会增强的合理假设下,我们的模块化方法通过分析每次推理的过程,得到推理的最小推理集合,然后增强最小推理集合内公理1之间的内聚度,最后根据内聚度将本体划分成模块.在评估阶段,我们首先使用训练公理划分本体,然后通过测试公理来调查本体推理性能提高的程度.根据训练公理和测试公理所属范围的不同,我们使用了三组实验:训练公理和测试公理限定在同一较小范围,训练公理和测试公理不限定范围,训练公理和测试公理的范围实现三次不同的改变.实验的结果尤其是符合实际应用情况的实验三的结果证明了基于推理信息的本体模块化方法的有效性.     

基于领域本体的语义查询扩展

在信息检索研究领域,资源与查询词的匹配决定信息检索质量。现有检索方法的检索结果存在过多不相关信息,不能很好满足用户需求。针对传统信息检索存在的问题与当前语义查询扩展方法的特点,本文在分析各种语义查询扩展方法及其相关研究的基础上,提出一种改进的基于领域本体的语义查询扩展方法。该方法论通过本体模型和概念相似度的计算对检索信息进行检索意图树的构建并扩展;然后在资源本体中以最短路径的方式搜索资源。实验结果表明,本文方法相较其他查询扩展方法能得到更好的检索结果。     

基于Xindice的本体存储查询研究

随着语义Web技术的不断发展,基于XML的数据文档管理成为语义Web技术发展的难题,特别是RDF,DAML,OIL,OWL等本体语言的提出,基于XML的本体文档日趋复杂,传统的在关系数据库中依靠映射关系管理本体文档越来越困难.提出使用XML数据库Xindice来存储查询本体文档并设计了存储查询方法.     

基于时空推理和XML的时空查询语言

新一代地理信息系统(简称GIS)正在向同时处理时间和空间信息发展,时空查询成为GIS的研究重点。目前的时空查询语言不论在语法还是语义方面都存在不足。为此,设计了一个基于XML的扩展SQL时空查询语言ST—XSQL,并在组件地理信息系统CGIS上实现。鉴于：XML是当前各类基于Web的查询语言普遍采用的技术手段,ST—XSQL采用基于xML的扩展SQL语法。语义解释采用时空推理中著名的RCC和区间代数理论。与同类工作相比,ST—XSQL的语法表达更加清晰和严谨,时空关系语义也更加完备和实用。