基于Ontology的语义查询分析研究

目前的搜索引擎普遍存在着查全率和查准率不高的问题,任何一个简单的查询都可能返回数以万计的检索结果,而其中只有很少一部分与用户真正的检索要求有关,对查询的处理是基于本体（Ontology）的语义检索最重要的部分.针对现有查询分析方法的不足,提出了一种基于Ontology的综合词义关系和语义关联分析的查询分析算法,给出了基于本体映射的语义相似度算法,通过对用户输入关键字词义特性和本体实例之间语义关联强弱的分析,提高了用户输入关键字到本体概念映射的完整性和准确率,保证了用户查询和检索语言在语义上的一致性,提升了查询的满意度.     

一种改进的本体映射方法

为提高本体映射的准确率,提出了一种改进的基于多策略的本体映射方法.综合考虑了本体结构特征和实例映射对本体相似度的影响.通过设计一种＂编码＂的方法,实现对概念节点结构的表述与测量,并在影响范围内利用祖先节点的相似性来判断节点相似性.在初始候选对的选取中,提出一种基于图论的1∶1映射方法.实验结果表明所提出方法提高了检索的查全率和查准率.     

一种基于模糊层次聚类分析的大数据挖掘算法

在文本大数据挖掘过程中受到语义模糊性因素的影响,导致大数据挖掘查准性不好,故提出了一种基于模糊层次聚类分析和语义相似性关联特征提取的大数据挖掘算法.该算法采用泛化映射构造语义概念树,结合二元语义分析方法进行大数据分布式本体模型构建,并采用模糊层次分析方法进行大数据的语义相似性和关联性判断,提取大数据信息流的语义关联特征,结合模糊C均值算法对提取的特征量进行聚类分析,自适应均匀遍历学习方法进行大数据挖掘中关联特征量的信息融合处理,求得挖掘目标函数的最优解,实现大数据优化挖掘.仿真结果表明,采用该算法的语义指向性较好,数据的聚焦性能较优,提高了数据挖掘的查全率和查准率,总体性能稳定可靠.     

基于本体的零件库信息模型

零件库是企业产品开发设计过程中积累的大量信息和知识的集合,研究零件库信息的表达对于企业资源利用具有重要意义。在分析零件库信息的内容和组织的基础上,根据GB/T 17645.42标准对零件库进行分类,构建基于本体的零件库信息模型。通过基于本体的零件库信息的语义表达,降低零件库信息冗余度,优化零件库信息的表达,同时本体的语义信息给零件库信息的检索和重用提供了基础模型,最后给出了以OWL语言表达的零件本体和实例。     

基于本体的面向业务协作的异构系统互操作关键技术

为了解决目前业务协作过程中异构系统集成困难的问题,提出了基于多层次本体的异构系统互操作框架.该框架以业务协作过程中涉及的关键要素——产品、活动和过程为出发点,为实现协作过程中多要素的语义统一问题,提出了由产品知识本体、活动本体、过程本体组成的多层次本体模型.产品知识本体支持活动本体中的产品描述;活动本体是对过程中每一个步骤或行动的概念、功能、执行情况的描述;过程本体通过控制结构将各个活动连接起来,组成业务过程.采用组合映射理论和语义相似度算法实现不同本体库之间的语义映射和语义集成,从而构成顶层本体库,并通过OWL-S顶层服务本体描述发布和请求Web服务.以服装销售的业务过程为例,采用业务协作互操作机制,通过自行开发原型系统中的本体映射和语义匹配模块,解决了不同企业的订单活动的协作问题.     

一种基于XQuery的查询分解算法

针对查询分解算法查询的局限性和较低的查全率,提出了一种基于本体XQuery语言FWR表达式的查询分解算法．该算法利用XQuery全局查询语句,以FWR表达式的3项操作（构造查询范围、子查询条件和子查询输出属性集）将基于全局本体的查询分解到针对局部本体的子查询,能够降低查询分解的复杂性、保证查询的语义完整性,并能提高查全率．通过实例进行具体分析,验证了算法的有效性．     

零件库中基于本体的智能搜索引擎的研究与实现

提出了开发零件库中基于本体的智能搜索引擎的研究内容，设计了一种智能搜索引擎的系统架构.本体是克服由于零部件信息描述不一致引起的信息共享障碍的重要工具，为此建立了面向零件信息描述的4层描述本体模型，具体论述了该模型中的领域层、事件层、目录层和概念层的具体内容，设计了用以建立用户接口的六元智能查询模型和系统中的查询逻辑流程，并且详细论述了六元智能查询模型与4层本体模型间的映射方法.根据理论开发的系统在企业中的应用实例表明,4层本体模型能够较合理全面地描述零件信息，面向用户接口的六元智能查询模型较贴近自然语言，方便了用户的使用，因此按照该方法建立的基于本体的智能搜索引擎可以提高互联网零件库的使用效率.     

语义相似性与协同过滤集成推荐算法研究

基于项目协同过滤算法能提高基于用户协同过滤方法的扩展性问题,并考虑项目之间的关系避免计算用户之间关系的瓶颈,但基于项目协同过滤算法依然存在稀疏性和新项目预测等问题。为了解决这些问题,该文采用了一种基于项目的结构化语义信息的集成相似性算法。为了抽取项目的语义信息,通过本体学习建立特定领域本体并利用包装器代理从网站中抽取本体类的实例和项目属性。实验结果证明了此方法不仅能很好的解决基于项目协同过滤算法带来的问题,而且还提高了推荐精度。     

贝叶斯分类的概念相似度算法

本体映射是本体异构的主要解决方法,而概念相似度计算则是本体映射的关键.针对目前概念相似度算法缺少语境信息的问题,提出了一种基于贝叶斯分类的概念相似度算法.该方法利用概念注释、借助语义词典Wordnet对概念扩充,利用贝叶斯分类技术确定相似概念,在一定程度上提高了相似度计算的准确率.实验表明该方法是切实可行的.     

基于实例相似度的本体映射方法研究

提出利用贝叶斯理论计算实例相似度,定义集合相似度和概率相似度两个概念,推导出计算模型,得到一个完整的解决实例映射方案.用实例相似来优化映射,该方案的查全率和查准率比传统方法有所提高.     

基于信息编码本体化模型的本体映射技术

本体理论与信息编码技术的结合在制造企业领域内的应用,是解决制造企业信息集成的探索性方法.文章深入研究了基于信息编码本体化模型的本体映射方法,分析了映射执行机理,设计了语义相似度的计算方法和流程.①分析了信息编码本体化模型的特点及其失配类型,设计了映射模型的总体框架;②对映射模型的原理及构成要素进行了详细的分析设计;③从语义相似性分析、语义相似算法表达和语义映射与执行3个方面详细设计了本体模型的映射算法;④对映射流程的实现过程和实现案例进行了分析设计,验证了映射模型的有效性;最后,从模型特征、映射依据和映射执行能力3个方面,总结了基于信息编码本体化模型的本体映射技术的特点.     

多源电子目录本体集成技术研究

针对电子商务网站中的商品目录内容各异,没有统一的电子目录标准而带来的异构电子目录的语义互操作问题,对电子目录本体集成研究现状进行了分析,提出了多源电子目录本体集成的流程框架,主要包括本体预处理、本体映射和本体合并3个模块,并给出了电子目录本体映射算法和电子目录本体合并算法。     

基于Google距离的语义Web服务发现

针对多数语义Web服务发现算法需要领域本体支持且算法的复杂度较高的问题,利用Google距离来定量测量Web服务输入、输出间的语义距离,并基于Google海量词汇及Google搜索引擎来计算服务间语义相似度.计算时,不需要提供领域本体且基于开放的Google搜索引擎来计算服务匹配度,提高了效率,降低了复杂度.     

语义驱动的Ontology聚类

提出了一种基于语义的Ontology相似性计算方法,该方法不仅考虑概念本身的相似性,还考虑了属性集合和相关概念集合的相似性,通过概念基本相似性极限控制属性集合相似性计算的可能性,通过语义半径控制相关概念集合的范围.将基于语义的Ontology相似性方法和凝聚层次聚类算法相结合实现了基于语义的Ontology聚类.实验表明:基于语义的Ontology聚类在性能上优于使用oMAP相似性方法的Ontology聚类.     

一种基于本体相似度的Web服务匹配算法

服务匹配也被认为是基于本体概念的相似度计算。针对本体结构中概念之间的IS-A关系,通过对语义相似度相关算法的研究,提出了一种结合信息论模型和语义距离模型的相似度算法,并在此基础上上构建了二层服务匹配模型,从而实现了对服务的有效区分和匹配。     

一种基于本体的自然语言语义相似度算法

基于图理论的概念间语义度量方法,改进了语义相似度部分影响因素,提出一种结合设计良好的领域本体来计算自然语言概念间的语义相似度的算法.对自然语言与本体的关系进行分析,并通过本体对节点密度、节点深度与节点层次顺序等影响概念语义相似度的因素进行了改进,综合考虑概念的语义距离、概念间关系、概念的属性与概念所处的层次等影响因素,利用本体对相关领域的基本术语和关系的准确定义,改进了基于本体的概念间语义相似度的算法.实验结果表明,该算法对于提高概念间相似度的计算精度明显高于其他算法.     

基于本体语义的简单向量距离分类方法

针对传统简单距离分类方法的特征选择未考虑到不同抽象层次上的词汇语义差异,提出了一种基于本体语义的简单向量距离分类方法,在本体库的支持下有效地将语言学知识融合到文本向量空间的表示中,进一步挖掘出特征项概念间的深层语义联系,用得到的语义特征向量作为最终的文本特征向量.同时定义了基于领域本体计算不同抽象层上的语义相似度,并将其应用到简单向量距离分类算法中.在数据集CWT20G上的实验表明:基于本体语义的简单距离分类算法对同义词、多义词、上下位词区分能力更强;并且分类准确率随着语义分析的深入逐步提高.     

面向云制造环境的制造行业知识资源管理技术研究

分析了云制造的特点以及知识管理在云制造全生命周期中发挥的作用,在此基础上设计了一套适合云制造环境的知识资源管理系统框架,采用本体的相关方法构建了制造资源的统一语义模型,解决了制造资源异构、多样、粗粒度的问题。综合分析以往概念相似度方法的基础上提出了基于语义相似度的服务匹配算法。最后开发了相应的原型系统进行了验证。