一种基于领域本体的论文检索方法的研究与应用

针对传统的论文检索方法缺乏语义理解,检索结果相关度不高的缺点,采用基于语义网络的文档语义表达模型,提出一种基于领域本体的检索方法。首先结合学科分类体系构建领域本体,并对论文文档进行语义索引;然后根据本体知识和索引信息构建基于语义网络的文档语义表达模型;最后改进用户查询与语义网络的相关度算法,综合关键词和语义的方法实现结果排序。实验结果表明,该方法能有效地提高论文检索的准确率和召回率。     

基于本体的语义检索技术

基于本体的语义检索是建立在语义Web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,减少了不相关的返回结果。使用句子成分进行实体的实例的初步创建,然后通过已经构造好的领域本体把实例和实体进行映射,从而构建领域本体的实例,通过对实例进行索引,达到概念级检索的目的。首先介绍了语义Web和本体的基本概念。然后详细讨论了基于本体的语义检索的实现的具体步骤及方法。最后分析了该方法的不足。     

基于领域本体的学习资源语义检索模型*

为解决e-learning领域内学习资源的有效检索,提出了一个基于领域本体的e-learning学习资源语义检索模型。用Protégé构建了教育技术领域本体,通过对检索方法的研究分析和算法实现,开发了基于本体语义检索原型系统;并由对比全文检索和基于本体的语义检索两种方法的查准率,证明了基于本体的语义检索方式,在一定程度上能解决目前传统检索中存在的不足。     

基于P2P的语义检索系统设计

P2P是近年来网络研究领域的热点。当前P2P网络的研究多集中在文件共享的应用,其检索机制只支持基于关键词的查询,缺乏对语义检索的支持。本文将语义网技术和P2P的优点结合起来,建立P2P网络的语义检索机制。通过建立基于本体概念的分布式倒排索引,使检索过程不再是关键词的精确匹配,而是通过不同节点本体中的概念之间的语义关系的逻辑推理实现检索请求与文档在语义上的匹配。实验表明,本文提出的结构化P2P网络语义检索方法,比基于关键词精确匹配的检索方法有较高的查全率和查准率。     

基于本体集成的语义标注模型设计

语义Web的全面实现需借助于语义标注,标注网页信息会涉及到多个本体.据此,通过研究桥本体,提出一个在本体集成的基础上建立起来的多本体语义标注模型.该模型利用桥本体集成顶层本体和多个领域本体,同时借助基于本体的信息抽取技术对网页进行语义标注,并将标注信息存入标注库,使标注信息与网页分离,提高语义检索的效率.通过举例说明了本模型的合理性.     

基于本体和Lucene的网络教育资源管理检索系统

利用本体和Lucene全文检索技术实现了对网络教育资源管理检索的基本功能,包括基于本体的查询语义扩展、网络教育资源文档索引及其分类管理、文档检索、检索结果排序与分页、用户注册与登录等。系统遵循MVC模式,基于JSF框架构建Web应用,使用JPA实现ORM映射,将EL表达式嵌入JSF标签和JSTL标签,运用Facelets模板技术构建Web页面,基于Lucene包进行全文检索,通过OWL API解析教育资源领域本体,扩展用户查询请求语义,提高了查全率和查准率。测试表明,该系统运行稳定,可访问性、可靠性好,操作简便。     

概率潜在语义检索模型中中文索引技术的比较研究

概率潜在语义检索模型使用统计的方法建立“文档—潜在语义一词”之间概率分布关系并利用这种关系进行检索。本文比较了在概率潜在语义检索模型中不同中文索引技术对检索效果的影响,考察了基于分词、二元和关键词抽取三种不同的索引技术,并和向量空间模型作了对比分析。实验结果表明：在概率潜在语义检索模型中,词的正确切分能提高检索的平均精度。     

隐含语义索引及其在中文文本处理中的应用研究

信息检索本质上是语义检索,而传统信息检索系统都是基于独立词索引,因此检索效果并不理想,隐含语义索引是一种新型的信息检索模型,它通过奇异值分析,将词向量和文档向量投影到一个低维空间,消减了词和文档之间的语义模糊度,使得文档之间的语义关系更为明晰。实验和理论结果证实了隐含语义索引能够取得更好的检索效果。本文论述了隐含语义索引的理论基础,研究了隐含语义索引在中文文本处理中的应用,包括中文文本检索、中文文本分类和中文文本聚类等。     

粗糙本体支持的信息语义检索

为了实现精确本体无法完成的信息的隐含语义挖掘,检索到满足用户请求的信息,引入粗糙本体实现对信息语义检索的支持。剖析了基于精确本体的信息语义检索的过程及其不足,引入了粗糙本体以扩展精确本体,阐述了粗糙本体支持的信息语义检索的理论模型、设计了语义相似度算法,给出了模型实现方法。实验结果表明,该检索方法较之精确本体支持的语义检索和基于关键词的语法检索具有更好的检索效果。     

网站简约本体垂直搜索系统的设计与实现

针对单个网站构建本体库垂直搜索引擎的过程中,叙词及其间逻辑关系等收集整理所耗人力成本高,导致该技术框架虽成熟,而大多网站搜索功能仍以字符匹配为主,缺乏分词、查询扩展及结果的相关度排序,很难准确命中相关查询内容等问题,设计并开发了一套基于网站简约本体库的垂直搜索系统。该系统以中国气象数据网（http：//data.cma.cn）为例,利用protégé根据网站的导航目录,构建了中国气象数据网的本体库,基于Lucene引擎构建技术框架,对本体库中的对象及网页内容分别进行分词,并构建本体对象索引库及网页索引库;前端对查询内容分词后,先在本体对象索引库中进行扩展,利用TF-IDF相关度算法计算扩展结果的相关度并排序,该值作为各扩展本体对象的权值,并将各自的权值动态赋给利用Jena二次语义分析技术扩展的对象,最后将所有带有权值的关键词在网页索引库中查询检索,计算结果相关度并排序。实验结果表明,该系统构建简便,能为用户扩展、推荐相关查询内容,提高了针对网站检索的查准率及查全率。     

基于语义Web技术的上下文感知的智能移动服务

语义Web技术应用于上下文感知的智能移动服务，通过构建上下文信息本体，使得移动服务的实体之间可以进行上下文信息共享和语义互操作，并进行上下文信息推理，实现智能服务。本文首先介绍了语义Web及本体技术，其次阐述了语义Web技术应用于上下文感知的移动服务，然后详细分析了智能移动服务中的上下文信息本体构建，包括通用的上下文信息本体、用户概况本体、情境本体以及服务本体等，接着介绍了相关的研究项目，最后进行展望和总结。     

基于层次语义的Web服装图像智能采集方法

以大规模智能采集互联网中的服装图像为目的,研究如何利用互联网上服装图像的伴随文本与服装图像概念之间的关联,实现自动采集各语义对应的服装图像。在HITS(Hyperlink-Induced Topic Search)算法的基础上提出一个基于层次语义的图像采集算法SICR(Semantic-based Image Collection Robot)。该算法在层次语义库的支持下,扩充根集与去除链接工厂页面同步进行。在爬取链接网页前,进行锚文字的相似度计算和页面内容的概念分析,舍弃不符合语义的页面,只下载满足语义的服装图像。算法克服了基于文本分析或链接分析的图像自动提取算法的不足,具有较高的准确率和召回率,实验结果证明了SICR算法的有效性。     

基于蒙古语新闻领域本体的分布式检索方法

目前蒙古语语义Web方面的研究成果都是基于单机环境的,当语义Web信息检索系统投入实际运行时,单机环境存在存储容量有限和多用户并发查询速度慢等问题.针对此问题,提出了基于蒙古语新闻领域本体的分布式语义Web检索方法.首先依据蒙古语新闻领域的特点,参照七步法和骨架法,构建蒙古语新闻领域本体,研究适合本体的混合语义相似度算法进行语义扩展.然后将本体数据与算法部署于Hadoop分布式平台,解决了大规模本体数据存储的逻辑描述、物理结构和并行处理问题,实现了基于蒙古语新闻领域本体的分布式检索系统.实验结果表明,该方法有效地减少了查询关键词的响应时间,提高了新闻检索的查全率和查准率.     

Improving pattern quality in web usage mining by using semantic information

Frequent Web navigation patterns generated by using Web usage mining techniques provide valuable information for several applications such as Web site restructuring and recommendation. In conventional Web usage mining, semantic information of the Web page content does not take part in the pattern generation process. In this work, we investigate the effect of semantic information on the patterns generated for Web usage mining in the form of frequent sequences. To this aim, we developed a technique and a framework for integrating semantic information into Web navigation pattern generation process, where frequent navigational patterns are composed of ontology instances instead of Web page addresses. The quality of the generated patterns is measured through an evaluation mechanism involving Web page recommendation. Experimental results show that more accurate recommendations can be obtained by including semantic information in navigation pattern generation, which indicates the increase in pattern quality.     

基于本体相似的Web服务搜索

随着越来越多的Web服务被提交到UDDI注册中心注册,搜索一个合适的Web服务开始变得和在互联网上找到一个合适的页面同样困难。现有的技术主要是通过关键字匹配的技术来对UDDI注册中心Web服务的描述信息进行检索。但鉴于Web服务描述信息非常稀疏的特点,传统的信息检索技术并不能得到很好的效果,因此提出了基于本体的Web服务检索技术。在已有的对Web服务检索流程的改进的基础上,充分利用了从UDDI注册中心得到的Web服务描述信息,用本体来描述其内部的关系,并在此基础上应用本体相似技术来比较和匹配Web服务描述信息。     

面向语义Web的基于语义和上下文的访问控制模型

对语义Web上资源的访问需要授权决策充分考虑其中实体之间的语义关系和上下文因素,而传统的访问控制模型不能处理这些问题。结合基于本体的语义描述技术和基于SWRL规则的推理机制,并将不同的语义关系归纳为一种包含关系,提出了一种面向语义Web的基于语义和上下文的访问控制（CSBAC）模型,并讨论了其语义授权推理、授权传播及冲突解决和实现架构。     

基于语义的图像检索技术研究

本文从图像语义模型、图像语义的描述方法、图像语义的提取方法三方面介绍基于语义的图像检索技术的发展动态,并根据研究现状,进一步分析如何有效地解决“语义鸿沟”问题。     

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。     

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。     

基于本体的数字家庭SOA服务发现机制

SOA的关键是服务,它为WebService提供了一个架构,使用该架构组织家庭服务可以实现跨平台的服务访问。然而SOA架构大多数规范如SOAP、UDDI和WSDL等均是基于XML的,所描述的服务缺乏语义信息,因此在检索过程无法有效处理一词多义和多词一义等语法问题。通过引入本体技术,建立家庭服务领域本体,从服务的功能、内容和设备三个方面利用功能概念本体、内容本体和设备本体进行语义标注,并扩展WSDL为S-WSDL来描述家庭服务。基于本体的家庭服务发现过程分为三个阶段:查找功能、过滤服务和参数类型匹配,充分利用本体的语义优势实现了智能数字家庭服务发现。