网络信息搜索匹配算法研究与仿真

研究网络信息搜索问题,提高搜索匹配的准确率。当前网络资源中,信息资源种类繁多,数量巨大,拥有相似特征的信息资源很多,传统的针对资源特征匹配的算法,很难在巨大数量的拥有众多相似特征的网络资源信息中,准确找到需要匹配的资源信息,信息匹配的准确性不高。为了解决这一问题,提出了一种基于语义距离的服务相似度信息匹配方法,首先将数据集用本体语言描述出来,然后对所定义的信息量、本体中的连接路径进行形式化定义,确定两个概念之间的语义距离,进而进行匹配。实验表明,新算法是能够实现海量数据之间匹配的最佳信息搜索方案,摆脱传统方法对于特征的依赖。大幅提高了匹配的准确度,取得了不错的效果。     

基于语义搜索的语音交互系统模型研究

本文探讨了基于语义搜索的语音识别,比较了文本搜索和语义搜索的差别,并构建了分布式语义模型,建立了基于语义搜索的语音识别本体库,我们的研究说明基于语义搜索的语音识别具有很大的理论价值和实际作用。     

基于加权本体的个性化语义搜索

为了实现语义层次上的个性化搜索,建立了一个集成语义信息和用户偏好的加权本体,在此基础上给出了一个个性化搜索框架WOPS.WOPS能够在利用本体描述用户兴趣模型的同时,进一步地将本体蕴涵的语义信息应用于个性化搜索的过程中.最后通过实验证明了基于加权本体的个性化搜索的有效性.     

语义搜索研究综述

语义搜索将语义Web技术引入搜索引擎,改善当前搜索引擎的搜索效果,近年来得到广泛关注.文章介绍了语义搜索领域的研究基础,包括研究现状和常用的研究方法,对语义搜索进行了分类研究和深入分析,语义搜索主要可分为基于传统搜索的增强型语义搜索和基于本体推理的知识型语义搜索;文章指出了语义搜索研究中存在的问题,并对未来开展语义搜索研究进行了总结和展望.     

基于语义关键词的本体特征指数获取方法研究

本体作为知识表达的范例工具,依赖于语义来进行逻辑推理.但在本体搜索时依赖于语义进行搜索十分困难.针对当前本体搜索中存在的问题,提出了一种通过拆分概念来获取语义关键词进而通过计算权值来获得一组本体特征指数的方法.详细阐述了如何获取本体的一组特征指数,即能够描述本体的一组相关的关键词.通过该方法所提炼的语义关键词对于本题搜索以及本体构建工作具有指导意义.     

基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型

当前将本体引入到语义虚拟环境的研究,只是将领域本体的可视化信息用本体表示,并未发挥本体本身具有的优势。为此,提出一种基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型。利用OWL语言统一描述虚拟场景图形内容与语义信息,并分别对两者进行查询,在图形内容查询过程中引入本体的推理方法推理出隐含的图形内容信息,然后查询需要的信息。在语义信息查询时引入语义搜索方法,利用基于语义距离计算本体概念相似度的方法计算语义虚拟环境本体中类之间的相似度,搜索与被查询实例语义相似度最大的实例,并借助推理找出其间的关系。对语义虚拟家具商店进行本体的查询与推理,结果证明了该模型的可行性。     

本体匹配的网格服务发现模型研究

如何从大规模网格服务集合中快速而准确地发现满足用户请求的服务,是语义环境下网络应用的一个重要方面。针对传统的基于关键字匹配的Web服务发现方法无法准确描述网格服务服务能力和应用领域的问题,提出了一种基于输入和输出领域本体的语义网格服务描述模型和基于本体匹配的语义网格服务发现流程,构造了基于本体匹配语义相似度计算的语义网格服务发现算法。实验结果表明,基于本体匹配的语义网格发现方法能够获得很好的查全率和查准率。     

一种基于本体和Agent的网格服务发现机制

在动态的网格计算环境中分布着大量不同类型的网格服务。快速、准确地进行网格服务发现是影响网格计算性能的关键因素。本文提出了基于本体和Agent的网格服务发现机制,它具有良好的扩展性和完备性。该模型采用Agent代理技术进行服务搜索,不同的代理能够提供不同虚拟组织的本体知识库;利用本体论语义进行服务的匹配,从而实现智能化的服务发现。     

基于本体的术语关联搜索及其应用研究

研究了基于语义网的本体构建和Jena搜索技术.首先介绍了基于语义网的本体构建方法和评估原则,然后介绍SPARQL语言,提出术语关联搜索机制和术语的相关度排序方法,其次介绍航天产品开发领域术语库构建过程,最后应用到原型系统,以验证了该方法的有效性.     

一种基于Swoogle 本体映射的改进算法

基于Swoogle 的本体映射关键步骤在于通过本体搜索引擎动态的获取多个背景本体。然而,目前该步骤却存在无法找到与某些概念相关联的背景本体,以及由于词义的模糊性搜集了错误的背景本体的问题。针对第一个问题,提出利用基于虚拟文档的映射技术,提取在WordNet 中与概念同义的同义词,把原先的对单个概念进行搜索转换成对同义概念集进行搜索,进而提高本体搜索面,获取更多背景本体;针对第二个问题,提出基于语义环境的动态本体映射的新映射方法,采用该方法来排除错误背景本体,使本体收集更加精确。实验显示改进后的方法有效的提     

基于中间模型的异构数据资源语义映射方法

异构数据资源的语义映射,是大数据时代数据集成与共享研究中的一个关键问题。围绕语义搜索的应用需求,针对海量异构数据资源到领域知识本体的语义映射问题,提出基于中间模型的映射算法,通过模型解析转换、映射规则设计、映射策略选择、映射关系表达等最终获得二者的映射关系。系统面向用户提供基于知识本体的统一视图,屏蔽了底层数据资源的异构性,保证了用户对异构数据资源的透明访问和准确理解,提供了一种灵活、通用、可扩展的语义集成机制,为准确高效的语义搜索应用提供支持。     

基于本体的语义分析过程与方法的研究应用*

为了提高信息化环境下语义分析能力,将本体引入语义分析。通过对典型本体构建方法的比较与综合,形成一种持续优化的本体构建方法,在此基础上进行概念分析、关系推理。进一步对比基于本体的语义分析和其它语义分析方法,指出基于本体的语义分析更具系统性、针对性,推理能力强。最后,将基于本体的语义分析应用到软件缺陷分析系统中。结果表明,它能够集成到原有系统中并有效进行关系推理和冲突识别。     

基于用户行为的启发式本体搜索机制

为了能够以较高的准确率搜索到用户所需要的领域本体,在分析本体搜索需求和研究用户搜索行为的基础上,提出了一种基于用户行为的启发式本体搜索机制,利用不同用户由于领域认知不同,输入的具有领域共性的搜索关键词不同,实现用户搜索关键词的启发式扩展和搜索匹配度的提高。实验表明,使用该方法执行本体搜索具有较高的准确率和召回率。     

一种基于语义网的本体映射改进算法

针对目前基于语义网的本体映射算法中背景本体搜索面少、本体收集不精确的问题,利用基于虚拟文档的映射技术提取在Word—Net中与概念同义的同义词集,将对单个概念进行搜索转换成对同义概念集进行搜索,从而扩大本体搜索面,获取更多背景本体。提出基于语义环境的动态本体映射算法来排除错误背景本体,使本体收集更加精确。实验结果表明,该算法可有效提高映射的查全率和查准率。     

基于本体的医疗信息搜索技术

针对医疗信息联合搜索中存在的问题,提出一种基于医疗领域本体的多信息融合搜索方法。该方法采用信息抽取技术自动构建本体实例,运用医疗领域本体对用户查询请求进行语义处理,同时实现了基于该方法的原型系统。实验结果表明,该原型系统能有效返回多种相关信息,从而说明了本体在多信息融合搜索方面的重要性。     

一种基于本体的知识库语义扩展搜索方法

为使知识库的信息搜索突破传统基于关键字查询的局限,提出一种基于本体的知识库语义扩展搜索方法。将本体和语义扩展引入知识库,对用户查询条件进行扩展搜索,通过相关度分析对搜索结果进行排序,使搜索效果得到优化。实验结果表明,该方法能提高搜索查全率和查准率。     

基于领域本体的语义相似度计算研究

本文介绍了有关本体的知识以及在领域本体参照下三种语义相似度的计算模型,并针对这三种计算模型的优缺点和领域本体所特有的性质提出了一种改进的基于领域本体的语义相似度计算模型.该计算模型的基本思想是：以基于距离的计算模型为基础,把概念的信息内容和概念的属性作为两个决策因子.实验结果表明,该方法能够比较准确地反映概
念之间的语义关系,为概念之间的语义关系提供一种有效的量化.     

基于匿名消息广播的电子选举方案

针对目前基于语义网的本体映射算法中背景本体搜索面少、本体收集不精确的问题,利用基于虚拟文档的映射技术提取在Word-Net中与概念同义的同义词集,将对单个概念进行搜索转换成对同义概念集进行搜索,从而扩大本体搜索面,获取更多背景本体.提出基于语义环境的动态本体映射算法来排除错误背景本体,使本体收集更加精确.实验结果表明,该算法可有效提高映射的查全率和查准率.     

一种基于语义的服务搜索与匹配方法

Web服务是构建基于面向服务架构(SOA)的应用系统所需的主流分布式计算技术.作者此前提出了一种语义增强服务库,支持基于语义的服务注册、搜索和组装.讨论该服务库中所使用的一种基于语义的服务搜索与匹配方法.该算法不仅考虑了功能性属性而且引入了非功能性属性来进行服务匹配.算法利用所建立的本体对服务进行语义标注,并通过对OWL-S进行扩展,增加了非功能性属性支持.论文给出了服务的定义,详细介绍了服务搜索与匹配的步骤,并以一个服务的搜索为例对算法的使用进行了说明.最后把本文提出的算法与基于关键字匹配的服务搜索算法进行了比较分析,结果表明本文所提出的算法搜索更加准确.论文最后简介了基于该算法的语义库的基本架构及功能.     

基于面本体的情境搜索研究

为了将用户的搜索过程与用户当前情境相关联,提出一种基于面本体的情境搜索模型(Faceted Ontology-based Context Search,FOCS)。FOCS根据情境本体对用户输入的关键字进行语义扩展,生成相应的搜索本体。通过面本体标注各类异构文档,利用洪泛相似度算法进行搜索本体与面本体的本体匹配,实现情境搜索。实验结果表明,提出的方法应用于搜索引擎,与传统的信息搜索比较,具有更好的查全率与查准率。