基于本体的领域需求分析方法与模型研究

领域需求分析是实施领域工程的重要内容,由于领域需求分析参与各方对领域知识理解的差异是领域需求分析的主要困难。该文提出了一种基于本体的领域需求分析方法,试图利用本体在知识表达方面形式化、规范化的优势统一领域内各方对知识的理解,最后给出了UML(统一建模语言)建立领域本体的实例与基于本体的领域需求分析的过程。     

生物学领域本体

“本体”原本是哲学上的概念，是表示哲学理论的一个术语，在西方哲学史和中国哲学史中分别具有各自的含义。在西方哲学史中，本体论是指关于存在及其本质和规律的学说。在中国古代哲学中，本体论又叫做“本根论”，指探究天地万物产生、存在、发展变化的根本原因和根本依据的学说。近年     

领域本体学习资源分配模型设计

领域本体是某领域中信息语义的基本单位,是对领域信息资源进行分类与描述的概念化体系,通过领域本体所定义的严格语义内涵和概念之间的相互关系,可以建立起信息资源在本体层的映射关系。本文介绍了通过引入领域本体,构建智能授导系统中的学习者和学习资源相关本体模型,同时对学习资源进行语义描述,主要针对资源的组成部分的显示形式和操作进行描述。     

基于循环的领域本体构建方法

本体逐渐成为知识组织的热点研究领域.领域本体的构建作为本体研究的重要基石,还有很多关键技术值得探索.总结现有构建技术存在的问题,提出一种基于循环的领域本体的构建方法,核心思想是在循环中产生螺旋增量,使领域本体构建成为一个不断完善的迭代过程.通过构建渔业领域本体检验具有一定的实用性.     

领域本体构建方法研究

本文分析了当前领域本体建设中存在的问题,介绍了一些领域本体建设的一般方法,并对其中一些关键的技术作了介绍。但是,目前领域本体的创建还缺乏系统的、针对所有领域的、工程化的方法。本文通过借鉴其他领域本体的构建方法,提出了一种适合于任何领域的工程化的领域本体构建方法。     

基于Web构造领域本体方法的研究

利用Web资源完成本体构造方法的研究。不仅会缩短本体的构造周期，而且还会扩大本体的应用范围．但由于基于Web的数据提取、知识获取比较困难，与实际应用相比还有一定的距离．该文分析了基于Web本体构造数据源的动态、海量、异质、变化、开放性等特点，本体构造的基础问题——形式化表示方法，总结了本体构造的关键技术及技术难点．初步设计了一个系统结构，为实现基于Web领域本体构造方法提供了一个框架性的思路．     

领域本体建模方法研究

介绍了本体的建模准则,详细分析了现有的本体建模方法,在现有的领域本体构建模式的基础上,通过借鉴其它本体的建立模式,提出了一种新的领域本体建模方法.该方法具有很强的逻辑性和可操作性,可被一些领域本体在建立时采用,所述方法用于构建高校教师本体过程中时效果非常好,体现出了该方法符合人类思维和高度可操作性的特点.     

基于领域学习的本体映射方法

在语义数据集成中本体映射是关键,手工设置映射关系不仅消耗时间而且不准确,需要使用本体映射工具自动发现这种映射关系.在现有本体映射方法的基础上提出了基于领域学习的映射发现策略,可以从领域知识中发现复杂映射的规则,增加映射时的实例数据,从而提高映射发现的查全率和准确率;同时利用本体中丰富的语义知识去筛选候选数据,从而降低映射方法的算法复杂度.实验证明该方法是有效的.     

植物领域本体初步研究

植物资源具有丰富的领域知识,如何建立这一领域标准、规范的本体,对于该领域知识的重用、共享具有重要意义。本文简要探讨了本体的基本概念及其特点,列举了领域本体构建的基本方法,并以植物领域为研究对象,初步提出了该领域本体的建立过程,并构建了一个植物分类的领域本体。     

基于领域本体和关系模型的XML语义集成方法研究

由于缺乏足够的语义信息,不同模式的XML数据之间很难进行互操作。针对油气井工程中的XML数据集成需求,借助领域全局本体,提出一种模式无关的XML语义集成方法。该方法首先在XML Path路径与领域本体之间进行语义映射,屏蔽其模式差异;然后,按照模型映射方法将XML存储为关系数据;最后通过查询重写将SPARQL转换为SQL语句,实现语义查询。该方法对XML模式进行语义标注,利用关系数据库存储与查询XML数据,能有效处理领域XML数据的语义集成。     

基于领域本体的用户模型的研究*

目前大多数知识管理系统采用基于关键词或关键词向量空间模型表示用户的兴趣偏好。针对该方法不包含语义信息,很难准确表示用户感兴趣的信息,并且难于扩展,提出一种基于领域本体的用户模型。该模型利用用户访问量,采用改进的相似度算法,实现用户分类建立用户模型,体现用户个人偏好。最后将该模型应用于齐齐哈尔货车快速设计系统中,应用表明该模型能准确地反映用户兴趣,且提高了信息检索效率。     

基于领域本体的文本过滤模型

目前广为应用的文本过滤技术是利用关键字检索,没有考虑概念之间的关联,因此其过滤性能在达到一定程度后,很难有突破.介绍了一种基于领域本体的文本过滤模型DOTFM,探讨了领域本体在文本过滤中的应用.DOTFM在文本向量的表示和用户模板建立中引入概念关联度,并提出局部型和全局型的文本向量和用户模板.实验结果表明,DOTFM的召回率比之传统的基于关键字的过滤模型有较大提高,而其准确率在合适的阀值时,也有较大提高.     

基于领域本体的电子学习资源库模型

随着电子学习系统快速的发展,电子学习资源呈现爆炸式的增长,如何有效地组织海量电子学习资源成为构建高效电子学习系统的重要因素。针对现有资源库在资源组织方面存在的不足,提出了一个基于领域知识本体的电子学习资源库检索模型,该模型利用领域知识来构建领域知识本体库并通过抽取电子学习资源元数据构建元数据库,通过映射关系完成对电子学习资源的语义组织,并在此基础之上构建一个语义检索模型,以有效地解决现有电子学习资源检索中丢失语义背景的问题,使检索结果在查全率、查准率方面有所提高,更加符合用户的需求。     

基于领域本体的政务信息检索系统

现有政务信息检索系统存在两个主要问题:一是采用基于关键词匹配的检索技术忽略了对用户检索条件的语义理解,缺乏对于文档实质内涵的准确描述;二是由于对政务信息领域知识的缺乏,用户不能很好地提出符合自己检索需求的检索条件。针对这些问题,提出了基于领域本体的政务信息检索方法,即通过引入本体,在文档和检索条件间建立一种基于本体的由本体中的词汇集组成的结构化的对应关系;设计并实现了相应的概念词抽取、检索条件扩展算法以及原型系统。实验结果表明,该方法在检索的查全率和查准率方面都有很大的提升。     

基于领域本体的文档向量空间模型构建

针对VSM不能揭示隐藏在不同特征词后面的相同概念语义、反映文档中的潜在语义关系、在相似度计算中精度较低的问题,提出一种基于领域本体的文档向量空间模型DOBVSM(domain ontology-based vector spacemodel)。该模型把领域本体中的概念扩展为文档特征词,并通过概念间的语义关系对特征词权重进行调整,最终建立包含语义关系的文档DOBVSM。通过实验分析表明:DOBVSM计算的文档相似度值更加发散,与专家评价值最为接近,能够较好地反映文档之间的相似情况。     

基于领域本体的Web服务动态组合模型

给出了领域本体、Web服务及服务组合的形式化描述,综合基于业务流程的动态服务组合和基于服务接口匹配的服务组合方法,提出了一种基于领域本体的Web服务动态组合模型。该模型首先把服务请求分解为业务流程,再对业务流程的每个服务按接口匹配方法分解为组合服务。以客户订购产品为例,说明了领域本体的建立方法和Web服务动态组合模型的应用方法。     

基于事件本体的突发事件领域知识建模

基于本体的知识建模方法有很多,在某些特定领域采用传统的本体建模方法存在着一些不足。以突发事件领域为例,提出了基于事件本体的知识建模方法。该模型分为上层事件类、下层事件类和事件实例,上层事件类描述的抽象的事件的分类体系,下层事件类是通过事件类关系组成的事件格结构。该模型不仅可以描述事件的时间、地点、对象等要素,还能描述事件类之间的关系。采用本体建模工具Protégé来构建突发事件领域本体,并以“恐怖袭击”作为实例验证了该模型的可用性。研究结果表明,该模型可以清晰地描述事件类的完整性,语义清晰,扩展性强。     

基于叙词表的领域本体构建方法研究

提出了一种利用现有术语丰富的叙词表构建领域本体的方法,该方法可以减少构建领域本体的工作量.通过基于<农业科学叙词表>构建果树学领域本体的实例,对一种基于叙词表的领域本体构建方法的设计过程进行了详细叙述,该方法分为3个阶段,即领域本体的信息收集和分析、领域本体的详细设计、领域本体的表示,其中详细设计是核心,该阶段将叙词表中出现的核心词汇、语义关系转化到本体中,并补充了更丰富的语义关系.     

基于领域本体的词语相似度计算

基于领域本体综合考虑属性、语义距离、层次深度和调节因子等多种因素对词语相似度的影响,提出计算词语相似度的方法.实验证明,该方法充分利用了领域本体中概念的层次关系和属性特点,并把它们结合起来,利用词语之间的相似度对文本的向量空间模型进行扩展,达到了较好的文本分类效果.