面向对等网信息语义共享的元数据模型框架研究

对等网系统作为一种新型的信息共享模式,往往缺乏对信息语义管理的支持。本文提出了一种基于对等网的信息资源语义共享系统框架,重点对其一体化元数据描述模型进行了设计,结合本体和对等网的相关特征对分布、异构信息资源的语义和相关管理元素进行了封装,并且从元数据知识库的构建、查询处理和信任机制几个方面介绍了元数据摸型的工作机制及关键问题。     

基于混合P2P网络模型的语义检索方法研究

在语义理解的基础上检索出满足用户需求的信息,是P2P走向更广泛应用的关键技术之一.提出了一种支持语义的混合P2P网络模型M-Chord,采用基于元数据规范模板(MST)的语义描述模型,结合Chord和语义覆盖网的技术特点,对基于MST的语义覆盖网动态生成方法进行了设计,提出了语义扩展路由的概念,并在上述研究的基础上提出了语义检索方法.通过实验分析表明,M-Chord具有较好的扩展性和语义检索性能.     

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。     

分布式环境下基于语义相似的案例检索

分布式环境下的异构案例表达制约了案例检索过程中案例属性之间的可比性,进而成为分布式环境下案例推理系统成败的一个关键问题。该文提出基于语义相似的案例检索,通过利用Ontology技术来理解案例属性的内在含义,在此基础上定义并计算属性之间的相似程度。对原型系统的初步测试证明了基于语义相似的案例检索有效性。     

基于潜在语义分析的Java类库检索方法

为了更精确、有效地检索JAVA类库,应用潜在语义分析的理论,设计了基于潜在语义分析的JAVA类库的检索方法,提高了对JAVA类库的检索质量。基于潜在语义分析的理论和方法可以适用于大多数的检索系统,对提高检索系统的检索精确性有很大的帮助。     

基于Jena的动态语义检索方法

针对RDF在语义检索中存在的问题,利用Jena工具,提出一种提取和处理RDF层本体处理的方法,给出基于Jena的实现算法。将RDF层本体信息从网页中分离并构建RDF模型,对RDF模型进行集合运算,查询、修正以及序列化RDF层本体。实验结果证明了该算法的实用性,缩短了查询时间,提高了检索的查全率及查准率。     

基于Bloom滤波器的对等网多关键字检索

现有基于Bloom滤波器（BF）的对等网(P2P)检索,由于索引表的不断增长且不能确定数据量的上限,存在两个问题:一是难以确定BF向量长度;二是不能高效处理P2P多关键字Top-k查询。提出了一种基于关键词频率进行分块的分块Dynamic Bloom Filter（BDBF）以解决上述问题;并给出了相应的P2P多关键字Top-k查询模型,即当节点传送BF时先传送高频DBF,如不能满足Top-k查询则继续传送次高频的BF。实验分析发现,该结构更能适应数据量的连续增长,降低网络传输流量,并能高效处理多关键字检索中的Top-k查询问题。     

基于概念的多媒体数据语义检索模型*

基于概念的检索是多媒体数据语义检索的解决途径之一。对概念进行了语义扩展,提出了基于概念的多媒体数据语义检索模型,包括人机接口、知识获取、数据获取、概念检索以及语义获取等模块,并对各模块所涉及到的问题进行了分析和探讨。     

基于Ontology的网络教育资源语义检索模型研究

针对传统网络教育资源检索中存在的问题,提出了基于Ontology的网络教育资源语义检索模型,详细论述了模型的实现机制。给出了一套有效的语义检索模型实现方案,从而为语义检索原型系统的开发提供理论和技术支持。     

基于本体的语义检索模型设计与实现

基于关键字的传统信息检索方式,通常情况下会遗漏很多信息,并不能完全表达出用户的检索需求,从而影响用户的查询查准率。此课题针对这一问题研究并设计提出了基于本体的语义检索模型并对其在教育资源领域加以实现。此外,本文还深入研究了基于本体的语义检索的关键技术并对课题的研究现状做了深入分析。     

基于贝叶斯网络的无结构化P2P资源搜索方法

资源搜索是P2P网络基本功能及核心问题,关系到P2P网络可用性及扩展能力.尽管已提出许多无结构化P2P搜索方法,但复杂组织方式、较高搜索代价及过多维护影响其可用性.提出一个全分布无结构化P2P网络搜索方法BNS.该方法从节点自身兴趣特性出发,利用节点上资源之间语义相关,应用贝叶斯网络建立推理模型,根据相关资源历史信息进行推理,采用概率方法,将搜索导向与目标相关的节点,提高搜索性能.实验表明,该方法能够有效地提高搜索性能,消耗较少带宽且维护简单,对P2P动态变化特性具有良好适应能力.     

基于节点服务能力的自适应P2P模型

P2P网络的节点在处理能力、存储能力、网络带宽、兴趣域等特性上存在着明显的异构性,在早期的研究中,这种异构性往往被忽略或者仅仅简单、单一地被考虑。综合利用节点的这些异构性,提出基于节点服务能力的自适应P2P模型。模型中,节点通过服务能力自主选择邻居进行聚类,根据网络的需求和动态变化自适应地调整聚类的规模和节点间的连接。仿真实验结果表明,该模型减少了网络拓扑失配和freerider现象,有效地提高了网络的搜索效率。     

一种基于分组的语义对等网络

以语义网络理论为基础,结合GCNET拓扑结构,提出一种基于分组的语义对等网络——Semantic GCNET,充分利用GCNET网络具有小世界特征的优点,确保其搜索限制在与查询主题相关的局部节点子集中,解决其他一些语义对等网络对主题群搜索低效的问题,克服一些语义对等网络仅支持精确匹配查找的缺点。实验结果表明,Semantic GCNET具有高效的语义查询性能和查全率。     

基于P2P网络的发现机制

对等网络是一种区别于客/服机制的点对点通信网络新技术。对等节点的发现机制是P2P系统开发中的关键之一。主要论述了当前国内外P2P网络的发现机制,说明了这些发现机制的利弊。在此基础上,重点对具有更广泛适应性的最新的发现机制——混合发现机制进行了分析,针对混合发现机制是将两种发现机制合成的特点,详细描述了该发现机制的设计思想,改进方案及实现方式,以Sun公司推出的JXTA开发平台作为实现工具,为以后相应工作的研究和开发工作莫定了基础。     

基于P2P网络的发现机制

对等网络是一种区别于客／服机制的点对点通信网络新技术。对等节点的发现机制是P2P系统开发中的关键之一、主要论述了当前国内外P2P网络的发现机制，说明了这些发现机制的利弊。在此基础上，重点对具有更广泛适应性的最新的发现机制——混合发现机制进行了分析，针对混合发现机制是将两种发现机制合成的特点，详细描述了该发现机制的设计思想，改进方案及实现方式，以Sun公司推出的JXTA开发平台作为实现工具，为以后相应工作的研究和开发工作奠定了基础。     

P2P网络信任模型研究

由于P2P网络的开放性、匿名性、随机性以及网络节点的高动态性等特点,使得网络节点之间的交流和服务存在着很大的安全隐患。信任模型作为一种解决网络安全隐患的方案,近年来得到了广泛的研究和发展。本文从基于超级节点、基于推荐、基于反馈和基于博弈论这四个方面系统总结和分析了目前国内外最具有代表性的P2P网络信任模型,详细阐述了这四类模型的特征,并指出了各自的优势和不足。尽管P2P网络信任模型的研究成果不断涌现,但尚有一些问题有待进一步解决,本文最后结合当前研究热点和难点展望了P2P网络信任模型在未来的研究方向。     

基于P2P的资源搜索方法研究

基于Peer-tO-Peer(P2P)理念的搜索方法较传统搜索方法具备更强的实时性和有效性，为新一代搜索引擎的研究提供了新的思路。文中首先介绍了基于F2P搜索方法的特点及分类，描述了各类基于F2P的资源搜索方法。在此基础上，分析了各类搜索方法的优缺点，并阐述了各类搜索方法的改进思路。最后探讨了基于F2P的资源搜索方法的研究与发展方向。     

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。     

基于对等网络的智能信息搜索模型

对等网络(P2P)是实现下一代互联网的重要组成部分。该文在分析P2P网络结构模式和现有P2P网络优缺点的基础上,提出了一种融入了多种网络模型的基于混合式对等网络和智能代理技术相结合的搜索模型,描述了该模型智能代理和查询信息的过程。     

Peer-to-Peer网络中文件查询的研究

随着P2P网络应用研究的热化,文件查询即给出文件名后如何确定文件的存放位置,已经成为大规模分布式网络中最常遇到的问题之一.文件查询的效率直接影响到整个P2P网络的性能.本文从P2P网络的基本现状出发,给出了目前文件查询在非结构化,结构化和松散结构化P2P网络中的解决方案并进行了深入分析和比较.文章最后指出了目前P2P网络中文件查询算法的缺点和今后的研究方向.