数据库元数据的自动语义标注

语义异构是异构数据库信息集成中要解决的关键问题.为了使关系数据库的表和字段具有语义信息,将数据库元数据自动标注成语义元数据成为研究的热点.基于概念名和概念结构的语义相似度计算,提出了一种数据库元数据自动语义标注方法.首先从关系数据库的元数据中提取隐含的语义信息,并据此创建领域本体,然后通过计算元数据与本体实体间的语义相似度对提取的元数据进行自动语义标注,提出的相似度算法综合考虑了概念名称和结构的相似性,并采取了必要的优化措施进行改进.经实验测试证明,该方法具有较高的标注正确率,是一种行之有效的语义标注方法.     

基于OWL描述本体的语义信息抽取

文中描述了一种基于OWL本体抽取出可以被语义Web Agent理解的语义数据的方法，在抽取过程中先将OWL本体模型转换成OSM本体，然后生成抽取规则，并进一步完善本体，最后将抽取出的数据加上语义标记，转换成语义WebAgent可以接收的RDF格式，从而可以促进语义Web的发展。     

基于OWL描述本体的语义信息抽取

文中描述了一种基于OWL本体抽取出可以被语义Web Agent理解的语义数据的方法,在抽取过程中先将OWL本体模型转换成OSM本体,然后生成抽取规则,并进一步完善本体,最后将抽取出的数据加上语义标记,转换成语义WebAgent可以接收的RDF格式,从而可以促进语义Web的发展。     

语义元数据的描述及生成技术研究

语义元数据是有关Web内容语义信息的数据描述,它的有效表示及生成是构建语义Web的关键性技术。本文在讨论各种语义元数据的表示方法后,研究语义元数据的生成技术,在分析现有技术的特点和不足后,评述语义元数据生成技术的发展趋势。     

Web资源的多粒度语义标注及其应用技术研究

当前的Web搜索引擎获得的搜索结果都是基于关键字标注的Web文档、页面或链接,不支持对文档内部信息的检索。为支持Wcb资源内部信息的检索,研究多粒度语义标注,即按树根结点、分支结点、叶子结点及资源信息元为粒度单位对Web资源进行组织管理,并在此基础上探讨基于本体的搜索技术。初步的分析和实验表明,这样可以提高从形式多样的海量Web资源中获取所需信息的效率。     

基于本体的语义标注原型评述

实现语义Web构想的关键是利用本体词汇来标注Web资源,如Web页、服务等,基于本体的语义标注原型就是用于支持内容创建者在Web页中添加语义元数据,使其内容被人和机器所理解。本文首先简介现有基于本体的标注原型,然后从不同角度综述了各原型,并进行了对照比较,最后指出了现有原型的不足。     

基于语义Web的音乐元数据检索系统的实现与研究

用参数集来增加多媒体检索的准确性．使得检索到的属性适用于不同性质资源集合中的每一资源。     

基于DOM和元数据的Web信息提取

以W3C的文档对象模型DOM和元数据为基础，把要提取的信息以DOM层次结构中的路径表达式来表示，通过归纳学习来获得所需信息的路径表达式，从而获得提取信息；元数据在信息提取过程中起到关键作用，它以XML的DTD表示，可以由信息服务商提供，也可以由开发人员给出，适应了信息源不断变化的特点。     

基于Wikipedia的语义元数据生成

语义元数据提供数据的语义信息,在数据的理解、管理、发现和交换中起着极为重要的作用。随着互联网上数据爆炸式的增长,对自动元数据生成技术的需求也就变得更加迫切。获得目标语义元数据及得到足够的训练语料是使用自动生成技术的两个基本问题。由于获得目标语义元数据需要专家知识,而获得足够的训练语料需要大量的手工工作,这也就使得这两个问题在构建一个成功的系统时至关重要。该文基于Wikipedia来解决这两个问题通过分析一个类别中条目的目录表(table-of-contents)来抽取目标语义元数据,通过对分析文档结构和赋予目标结构正确的语义元数据来构建训练语料库。实验结果表明,该文的方法能够有效地解决这两个问题,为进一步的大规模的语义元数据应用系统打下了坚实的基础。     

基于移动Agent的元数据自动抽取研究

语义Web是在分布式环境下构建复杂系统的一种新兴技术。在分析语义Web与移动Agent的基础上,提出了基于移动Agent的元数据自动抽取系统模型。该系统由三个层次构成网络信息层、移动Agent平台和元数据提取及管理模块,语义Web为解决元数据信息处理提供了一个基本的技术框架,其中核心层为XML,RDF,Ontology。最后,给出了改进的粒群优化算法作为移动Agent路由判定算法,为下一步研究开发比较成熟的软件产品奠定了良好的基础。     

语义Web技术及其逻辑基础

随着语义Web的产生和发展,人-机及机-机间的交流与协作将变得更加方便。该文从介绍语义Web概念及体系结构入手,对关键技术XML, RDF及Ontology进行了对比分析说明,同时研究了其逻辑基础(描述逻辑),分析了其语法语义及推理任务。对语义Web的未来发展热点问题进行了展望。     

RDF存储策略的研究与实现

在介绍RDF数据模型的基础上,对目前RDF的几种存储方式进行了研究,并分析了各自的优劣性;然后提出了一种基于关系数据库的RDF存储策略,并设计出对应的关系模型;最后采用Jena对一个RDF数据段实例进行了解析,从而实现了RDF在关系数据库中的存储.     

异构数据库间数据交换技术研究与实现

通过对现有异构数据库间数据交换方法进行系统分析,提出了以XML作为交换中间件来实现异构数据库闻数据交换的新方法.其中,重点分析了XML技术和XML与关系数据库之间的映射,并通过一个实例阐述了利用XML和DOM技术,通过数据库模式之间的模板映射,实现异构数据库之间数据交换的具体实现方法.     

语义Web的现状与发展趋势

语义Web是当前Web技术的扩展,是第三代Web.本文阐述了语义Web的概念,探讨了RDF技术及其特点,描述了语义Web的发展趋势.     

Browsing shortcuts as a means to improve information seeking of blind people in the WWW

This paper presents a “Semantic Web application framework” which allows different applications to be designed and developed for improving the accessibility of the World Wide Web (WWW). The framework promotes the idea of creating a community of people federating into groups (ontology creators, annotators, user-agent developers, end-users) each playing a specific role, without the coordination of any central authority. The use of a specialised voice web browser for blind people, called SeEBrowser, is presented and discussed as an example of an accessibility tool developed based on the framework. SeEBrowser utilises annotations of web pages and provides browsing shortcuts. Browsing shortcuts are mechanisms, which facilitate blind people in moving efficiently through various elements of a web page (e.g. functional elements such as forms, navigational aids etc.) during the information-seeking process, hence operating effectively as a vital counterbalance to low accessibility. Finally, an experimental user study is presented and discussed which evaluates SeEBrowser with and without the use of browsing shortcuts.     

XML数据更新算法研究

为了实现对XML文档的数据更新,提出一组实用算法。该算法利用简单应用编程接口扩展标记语言(SAX)解析和文件对象模型(DOM)解析,使其优势互补。应用SAX解析器将大XML文档编码成线性数据结构存储,该线性数据结构与原XML文档具有同构特性,因此,线性结构存储的数据可以无损还原为原XML文档。线性数据结构支持Xpath查询,在查询得到的局部数据上应用DOM方法进行数据更新。更新后的数据再转换为XML文档。该组算法对大XML文档的数据更新实用且有效,而且对大XML文档的其他数据处理也有一定的实用价值。     

一种基于本体的语义检索算法

本体技术作为一种能在语义和知识层次上描述概念体系的有效工具,在数字图书馆得到了广泛的关注。给出了本体结构及其词法的形式化定义。为解决RDF在语义检索中存在的问题,利用Jena工具,提出了一种提取和处理RDF层本体处理方法,给出了一种基于本体的语义检索算法。算法基于软件工程的思想,忽略不同的本体语言、本体的RDF层集合间的差异。算法分五步骤进行,包括：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、RDF层本体的查询、修正RDF层本体以及对RDF层本体的序列化。实验结果表明缩短了查询时间,提高了检索的查全率及查准率。     

一种改进的基于本体的Web信息抽取

以Web页面信息项本体定义为基础,对单个样本页面信息项路径进行启发式学习,对所有样本页面集中信息块路径进行归纳学习,识别结构相似的信息块子树位置,以准确划定信息抽取区域,降低页面噪声。将经过噪声处理的样本页面自动解析成页面的结构本体。比较Web页面信息项本体和页面的结构本体,通过归纳学习算法生成抽取规则,提高Web信息的抽准率。     

语义Web中工程设计类知识表示研究

研究了如何在语义Web中,实现工程设计类知识的表示与应用。对工程设计类各种异构知识进行统一描述,在此基础上,运用RDF(S)技术,建立了语义Web环境下,工程设计类知识的Ontology。提出了基于语义Web的知识存储模型以及面向上层应用程序的接口设计,为语义Web环境下工程设计类知识管理系统的开发提供了底层平台。