基于推理和相似度计算的语义Web服务匹配策略

将本体的概念引入Web服务提升了服务的语义表达能力和发现能力,传统的语义Web服务匹配主要有基于推理和基于本体相似度计算两种方式.基于推理的服务匹配较容易实现,具有稳定的查准率和较高的运行效率,但同一级结果间不能进一步区分结果的匹配度.基于相似度计算的服务发现可以精确地描述结果与查询条件的匹配程度,便于用户比较,但实现较为复杂,并且在最坏情况下有糟糕的响应时间.在基于推理的服务匹配策略的基础上,提出了一种带有语义相似度计算的服务匹配策略,并用一个书籍领域本体的匹配实例进行了说明.     

基于加权的本体相似度计算方法

为优化基于本体的语义推理效果,提出了对本体中概念结点赋予权重的相似度计算方法.通过定义本体树中深度因子和密度因子,以解决本体中概念深度与密度对相似度计算的影响.利用Jena API、Lucene等开源工具包,提出了查询扩展方法.实验结果表明,提出的基于加权语义相似度计算模型与传统的计算法方法以及主观判断的方法相比,提高了相似度计算的准确性,效率有明显提高.     

基于本体的查询扩展研究

查询扩展是优化信息检索的一种有效方法。基于关键词的查询扩展对语义信息的忽略为结果带来了不好的影响,因而提出一种基于本体的查询扩展方法。首先建立本体模型,通过计算本体中的概念语义相似度和实例语义相似度,实现语义查询扩展。     

基于Hadoop的水利元数据语义搜索方法

为了解决水利领域中元数据搜索引擎缺乏语义理解,并且在集中式环境下索引水利元数据效率低下的问题,本文提出一种基于Hadoop的水利元数据语义搜索方法。首先结合本体与查询扩展技术的语义搜索方法,设计水利领域的本体推理规则、语义相似度计算方法、扩展词选择方法和语义相关度排序方法,从而有效地提高搜索结果的查全率与查准率;其次,针对XML形式的水利元数据建立索引的效率低下问题,引入Hadoop平台中的MapReduce并行处理模型,并行化处理解析提取元数据信息与索引建立工作,并修改SequenceFile的文件结构,以应对水利元数据的小文件问题,解决集中式环境下对水利元数据建立索引的性能瓶颈;最后利用Hadoop强大的并行计算能力,设计分布式环境下的语义扩展查询方法,从而提高水利元数据的查询效率。     

面向教学资源查询的语义相似度和相关度算法

在基于距离的语义相似度计算方法的基础上,综合多种因素对相似度的影响,提出一种新的相似度和相关度计算方法。将其应用到教学资源领域本体,计算本体概念间的相似度和相关度。实验结果显示该算法可以提高传统基于距离的相似度算法的性能。最后比较了利用该算法的语义查询与传统关键字查询的结果。     

基于兴趣度和本体自适应学习的语义搜索算法研究

针对用户个人兴趣度偏好、本体有效信息利用不足、本体自适应学习能力差和基于单一策略的语义相似度搜索效率低等问题,提出一种基于兴趣度和本体自适应学习的语义搜索算法。在该算法中,首先利用本体信息共享含量和信息贴近均衡路径策略来进行本体语义相似度加权度量,并对用户的兴趣度进行偏好计算,然后利用本体评价模型,依据用户个性化偏好进行本体自适应学习,从而提高本体知识库的信息共享度。实验证明,该算法具有较高的查全率和查准率。     

基于Ontology的语义检索模型研究

针对基于关键字匹配的传统检索方法存在的不足,在检索过程中引入语义,提出一个基于本体的语义检索的模型。该模型将信息检索方法与语义查询技术相结合,通过基于本体的知识库实现对检索信息的语义查询。同时研究了语义检索的关键技术—本体的构建以及语义推理。     

基于领域本体的语义查询推理系统

传统的基于关键字的信息检索技术不能满足人们对信息查询的需求,语义网技术是解决这一问题最有前景的方法。本文设计与开发一个基于出版物领域本体的语义查询与推理系统,该系统构建了出版物领域本体,并构造该领域本体的查询语句和推理规则,给出语义查询和推理的结果,并对结果进行测试。结果验证了系统对语义查询和推理的可行性和有效性。      

基于BDI的语义搜索及其在数字旅游中的应用

目前的上下文处理方法对语义技术支持不足,导致语义搜索在精准度和智能化上存在局限。提出一种基于BDI(BeliefDesire-Intention)的语义搜索方法,对动态上下文进行语义描述,利用BDI机制优化搜索结果。该方法将用户查询、动态上下文与BDI框架的Belief融合,通过产品特征语义、业务语义推理上下文特征和搜索目标特征作为Desire,通过基于Min Hash的语义相似度计算进行候选Intention排序。结合项目需求,在JADEX开源BDI Agent环境下,开发了基于上述语义搜索的旅游产品搜索系统。该系统通过ID3决策树提取用户当前行程的上下文特征实现了语义搜索功能,实验表明该方法搜索准确率相比仅使用语义相似度搜索方法明显提高,能够满足旅游产品搜索的要求。     

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。     

基于语义网的语义相似度算法改进

传统的语义相似度算法采用纯语义距离或以本体库的统计特性为基础。论文的改进算法把这两者结合起来,互为约束,并且加入了“深度”和“密度”对语义距离的辅助影响。改变语义相关性的比重只需调节算法中的一个参数。最后通过WordNet构造的局部语义树,比较了各算法的有效性。     

语义网、语义网格和语义网络

语义网、语义网格和语义网络是三个容易混淆的概念,语义网是对WWW的延伸,其目标是使得Web上的信息具有计算机可以理解的语义,并为人们提供各种智能服务;语义网格是语义Web和网格相结合产生的新的研究领域;语义网络是知识的一种图解表示,它由节点和弧线或链线组成.通过对三者的概念、特征、应用等方面进行介绍从而说明了三者的联系以及不同,并说明了今后对三者的研究方向和重点问题.     

基于概念语义树的语义相似度计算方法研究

现在信息检索的应用已经越来越广泛,但要在具体领域中做到准确搜索,仍然是一件比较难的事情。该文提出一种基于概念语义树的语义相似度计算方法,综合考虑了概念的语义关系、层次结构和继承关系等因素,尽可能的地提高在特定领域中的信息检索效率,并最后通过实验,验证了该方法的可行性。     

“V+ADJ”动结式短语的表层语义结构分析

动结式形式简洁,语义关系却比较复杂,是语言学界广泛关注的重要研究课题,也是汉语自然语言分析处理中的一个重要句型。本文旨在从计算语言学的角度对其中一个大类即"V+ADJ"类型进行梳理研究,整理归纳了"V+ADJ"动结式的范畴模式,然后重点讨论了它们的表层语义结构,并将其表达为相应的语义网络,给出了分析的语义规则式。此外,还对动结式的歧义问题作了初步探讨。     

基于语义分类的文物图像标注研究

由于图像数据中普遍存在的“语义鸿沟”问题,传统的基于内容的图像检索技术对于数字图书馆中的图像检索往往力不从心。而图像标注能有效地弥补语义的缺失。文中分析了图像语义标注的现状以及存在的问题,提出了基于语义分类的文物语义标注方法。算法首先通过构建一个Bayes语义分类器对待标注图像进行语义分类,进而通过在语义类内部建立基于统计的标注模型,实现了图像的语义标注。在针对文物图像进行标注的实验中,该方法获得了较好的标注准确率和效率。     

语义检索系统中的查询语句扩展算法改进

查询扩展技术是在原有用户查询的基础上加入语义相关的新词,组成语义更准确的查询条件。文中对查询扩展算法中扩展词加权方法进行改进,提出一种基于初始用户查询意欲和词与词间语义关联性给扩展词加权的方法。根据此算法得到的扩展词权值不仅反映了该扩展词和原关键词间的关联性,还反映出该扩展词和查询关键词集合中所有元素的关联性。因此,可将基于语义树的查询扩展问题转换为扩展词权值wijs,o,p的计算,如何计算出权值wijs,o,p是文中的核心。实验证明,该算法提高了检索的查准率。     

颜色语义特征描述提取及其在图像分类中的应用

为了弥补图像底层特征到高层语义之间的语义鸿沟,提出一种颜色语义特征的构建方法以建立新的语义映射来提高图像分类准确率。通过提取底层颜色特征,构建包含颜色概念的语义网络,建立了颜色语义特征三元组,利用机器学习分类算法进行图像分类。实验结果表明,利用文章提出的新方法构建的语义特征向量进行图像分类,不仅可以取得优秀的分类结果,同时对不同的分类算法具有鲁棒性。     

汉语语义知识的自动获取方法研究

在信息处理领域,对语言的理解十分重要,而这离不开语义知识的使用。本文建立了基于框架的汉语语义知识表述体系,研究了基于语料的语义知识的自动获取方法。经过实验,得到大量语义规则,并用其进行义项消歧实验,取得了较好的结果。