语义Web本体及本体库系统设计技术

当前的Web页面使用格式化表示语言描述信息,由于其以自然语言形式描述信息,因而不利于机器理解,为此而出现了语义Web这一研究领域,旨在实现Web的机器理解。文中介绍了语义Web的结构,然后对语义Web模型中的本体模型作了深入的讨论,包括本体的概念、构建本体的原因以及一个本体库系统所应具有的功能,并给出了有关功能结构图,最后讨论了未来的研究方向。     

基于路径的网络本体语言存储模型

为提高信息检索效率,提出基于路径的网络本体语言(OWL)存储模型,首先设计了转换和存储OWL数据的方法,实现构建包含有类和属性层次结构关系的数据图,然后通过深度优先搜索(DFS)算法建立从根节点的类和属性信息到每个节点的类和属性信息的路径,再将这些信息存储到设计的关系数据库表中。通过实验与现有方法进行了比较,在查询处理时间和本体更新时间性能方面都有改进,方案具有可行性。     

语义Web与本体研究综述

语义Web是一个新兴的研究方向,Ontology在语义Web中的本体应用研究还在初级阶段。介绍了Ontology的定义和描述语言,建设方法和工具,以及主要研究机构,并介绍了目前语义Web中Ontology的研究和成果。     

语义集成:本体映射方法研究

本体是客观世界知识的表现形式,随着语义Web研究的深入,研究者们构建了越来越多的本体,如何实现本体之间的知识共享和重用,成为了语义Web发展的关键。文中对本体映射的方法进行了研究,系统阐述了本体及本体映射的定义、本体映射中的相似度计算和本体映射框架等。如何减少本体映射中的人工干预,实现本体的半自动化或自动化映射将是该领域的发展方向。     

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。     

基于Web的本体检索系统的设计与研究

为了有效地检索分散于Web中的本体,提高其可重用性。以WordNet本体和Jaccard相似度公式为基础,设计一个基于Web的本体检索系统,以此来查询分布在网络上的本体,给出系统模型、模块功能介绍以及系统实现方法,通过系统的实验测试验证了该系统的可用性。     

领域本体构建方法研究

通过分析现有拳体构建方法的局限性,提出了一种新的本体构建方法。该方法论述了本体构建过程．解决了现实领域知识到计算机可以理解的形式化编码的转换问题。     

语义网本体构建工具现状及发展趋势研究

本体构建是语义Web的一个研究热点,目前不同组织开发了多种本体构建工具.本文在详细全面调研现有本体构建工具的基础上,对七种本体构建工具进行了比较分析,指出了它们某些关键特性的差异.最后,对现状中存在的瓶颈问题进行了总结,并对未来的研究方向提出了具体建议.     

多信息源下本体自动抽取的实现*

以关系型数据库、XML文件、HTML文件、一般文档为信息源,运用不同的方法分别将多信息源映射为概念图,并按照拟定的概念逻辑结构进行统一存储,最后运用抽取算法实现本体的自动抽取.     

一种基于语义Web的Web服务发现方法

Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战。然而,传统的服务发现技术是建立在语法描述的基础上,主要采用的服务发现机制是WSDL和UDDI规范相结合的解决方案,通过关键词匹配来实现的。但是这些发现方法查准率极其低下,已经不能很好地满足用户需要。在研究本体与语义Web服务的基础上,提出了一种基于本体的Web服务发现框架,该框架首先对用户的请求合约进行语义预处理,然后根据抽取的语义在服务库中发现适合的Web服务,从而提高查准率。     

一种基于本体的Web服务发现框架

Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战.目前基于关键字和基于框架的服务发现机制,将查询结果通过一定的排序法则呈现在用户面前.但是这些发现方法查准率极其低下,已经不能很好地满足用户需要.在研究本体与Web服务的基础上,提出了一种基于本体的Web服务发现框架,该框架首先对用户的请求合约进行语义预处理,然后根据抽取的语义在服务库中发现适合Web服务,从而提高查准率.     

一种基于本体的Web服务发现框架

Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战。目前基于关键字和基于框架的服务发现机制,将查询结果通过一定的排序法则呈现在用户面前。但是这些发现方法查准率极其低下,已经不能很好地满足用户需要。在研究本体与Web服务的基础上．提出了一种基于本体的Web服务发现框架．该框架首先对用户的请求合约进行语义预处理．然后根据抽取的语义在服务库中发现适合Web服务,从而提高查准率。     

一种基于Web的通用本体学习框架

提出一种通用的多策略本体学习框架,通过对Web上各专业领域文档集进行挖掘来实现本体自动构建。讨论本体学习中本体概念的抽取、概念之间语义关系的抽取和分类体系的自动构建等关键技术,通过实验对算法进行测试和评价。由于集成了多种机器学习算法,该方法在概念抽取和语义关系学习方面具有更高的准确性,采用通用本体WordNet和HowNet作为语料库,可适用于不同的专业领域。通过按需获取Web文档,该方法能实时生成本体。     

一种用于交通监测的多Agent系统

针对路口监测系统的不足,提出一种分布于行驶车辆上的交通监测多Agent系统。建立交通监测的本体对有关概念及其相互关系进行描述,方便了Agent间基于语义的信息查询。在JADE平台基础上进行了编程,实现了Agent内的描述逻辑本体模型以及符合SPARQL标准的信息查询。通过编程试验证明了系统的可行性。     

基于语义的Web信息检索

用户要从网络中得到所需的信息一般是通过各种搜索引擎。但是现有的搜索引擎都存在着检索相关度不高等问题。随着语义Web概念的提出及相关技术的发展,基于语义的Web信息检索逐渐成为了语义Web研究的热点。给出了传统搜索引擎存在的问题,从理论上分析了如何将语义Web技术融入Web信息检索中去,并在理论分析的基础上给出了基于语义的Web信息检索的模型。     

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。     

基于语义Web的本体及本体映射研究概述

本体在语义Web中具有重要的地位，是解决语义层次上Web信息共享和交换的基础。文中介绍了本体的基本概念、描述语言及其在语义Web中的应用、本体映射的基本知识并综述了相关本体映射工程中的具体思想和方法。     

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。     

领域本体构建方法研究

通过分析现有本体构建方法的局限性,提出了一种新的本体构建方法。该方法论述了本体构建过程,解决了现实领域知识到计算机可以理解的形式化编码的转换问题。     

一种交通监测多Agent系统研究

针对路口监测系统的不足,提出一种分布于行驶车辆上的交通监测多Agent系统。采用本体语言OWL对有关概念及其相互关系进行描述,方便了Agent间基于语义的信息查询,从而可以构建开放、异构的交通信息系统。在JADE平台基础上进行了编程,实现了Agent内的描述逻辑本体模型、OWL基础上的Agent通信以及符合SPARQL标准的信息查询。通过编程实验证明了系统的可行性。