基于语义Web的信息检索改进模型的研究

提出了基于语义Web下的信息检索改进模型,说明了该模型中每个组成部分的功能,并将该模型进行初步应用。结果表明,信息的查全率和查准率都有较好的改善。     

基于语义距离的Web服务匹配算法

为了更有效地得到语义Web服务之间的匹配程度,从Web服务的输入、输出参数的语义描述出发,把语义Web服务的匹配问题转化为领域本体中概念间语义距离的计算,综合考虑概念间的距离、概念深度、概念密度和两概念间向下方向的边数4个因素的影响,提高了服务的查准率和查全率.     

教育语义网中的知识领域本体建模

针对多学科领域知识本体构建难度大和难以普及的问题,提出了适用于教育领域的基于知识工程的本体建模方法,通过确定领域知识的范围,对领域知识进行概念和术语的提取,然后基于分类后的概念集定义层次结构和构建关系模型,构建出完整的本体结构模型.该方法不仅简化了本体建模的过程,还可以使学科领域专家能够独立地开发出学科课程相关的本体.以“统一建模语言（UML）”课程为实例,示范了课程本体开发的过程,验证了上述学科领域知识本体开发方法的可行性．     

利用本体进行网格资源匹配的尝试

现有的网格资源匹配方法是把对资源的描述和约束进行精确的语法匹配,其灵活性差,难于扩展新的概念或特征.引入语义网中本体的概念,利用本体进行网格资源匹配,按照资源匹配的要求,构建网格需求方与提供方共享的网格资源本体,通过本体、背景知识和匹配规则进行语义匹配,进而获得满足需求的资源.     

语义Web中本体推理研究

语义Web作为新一代Web正备受关注,本体作为语义Web的基石,在知识表示与知识推理方面发挥着重要作用。介绍了本体语言、描述逻辑以及二者之间的关系。对描述逻辑的语义推理机制以及推理机进行了分析。并以具体的本体构建为例,对构建过程中的推理判定进行了验证。     

模糊本体在语义信息检索中的应用

传统的语义信息检索是基于检索词语义的匹配,无法满足检索不确定的、不完整的信息以及对检索结果进行聚类处理,因此,提出将模糊本体引入语义信息检索方法。该方法以本体技术先建立领域语义模型,各概念的隶属度加到语义建模的过程中,并提供语义标注;以模糊推理方式对概念、公理等本体进一步处理,从而便于计算机计算处理。能够提高在语义信息检索中对模糊信息进行检索的查准率、查全率,采用聚类技术对检索结果进行聚类,以达到智能化检索的目的。     

基于语义Web本体语言的推理机引擎的实现

近年来,OWL等本体语言蓬勃发展,并成为W3C未来Web语言的标准.本体语言的优势在于以较少的表达语句组成知识库,并蕴涵较多的信息.为了得到这些隐含的信息以及检查知识库的一致性,需要开发出相应的推理机引擎.针对目前本体语言的发展现状,设计了一个灵活的推理机引擎框架.推理机引擎结构灵活,可方便地扩充或者降低其所处理的本体语言的表达能力.同时,也介绍了在实现该推理机引擎过程中的一些具体技术.     

一种基于本体相似度的Web服务匹配算法

服务匹配也被认为是基于本体概念的相似度计算。针对本体结构中概念之间的IS-A关系,通过对语义相似度相关算法的研究,提出了一种结合信息论模型和语义距离模型的相似度算法,并在此基础上上构建了二层服务匹配模型,从而实现了对服务的有效区分和匹配。     

基于本体语义教务信息检索系统的设计与实现

为了解决传统信息检索系统中存在的不足,以教务信息检索为例,提出了基于本体的语义信息检索系统的3层模型框架。在模型框架基础上,利用Protégé工具创建了教务知识本体,作为系统的数据源,利用Jena工具和Sparql语言实现了语义信息推理和检索,利用XML和XSL技术实现了用户界面显示,形成了一个完整的语义教务信息检索系统。     

语义Web环境中基于本体推理的协同标注

在已有的Web协同标注系统的基础上,通过对资源文档的标签进行共性分析以及上下文情境感知,以此来扩展标签的概念组,并将其与相关本体进行映射;利用本体推理技术来丰富标签的语义性,挖掘出文档隐含的语义信息,发现文档间所存在的内部关联,同时鉴别不同文档之间是否存在着伪关联,以此提高知识检索与知识推荐的准确性以及主体间的知识共享水平。     

基于语义网构建的MISKSS

通过对语义网技术、语义网应用系统的深入研究，并把语义网技术应用到知识服务中，构建了一套导弹实体语义网知识服务系统（missile instances semantic knowledge service system，MISKSS）。它将武器装备中导弹实体进行了语义化组织、语义查询、语义推理，其目的是通过以导弹领域本体的构建过程作为例子，其他的飞机、舰艇等的领域本体的构建过程与此类似，综合形成武器装备领域本体的知识服务系统，为军队装备科技提供准确、权威、及时、持续的信息资源保障及决策支持。     

基于本体的语义检索系统的设计

因特网上现有的各种检索方法都是基于关键词的,而关键词检索的弊端就是它的低查全率和低准确率。在对比现有检索技术与语义检索技术之后,着重介绍了语义Web、本体以及相关的工具如Protégé、Jena以及SPARQL查询语言等,构建了一个花卉文献本体,开发出基于该本体的语义检索系统。该系统比较了传统检索与语义检索2种方式,验证了语义检索技术的优势所在,提供了简单的推理功能,可以对关于花卉的一些语句进行推理验证。     

语义Web服务框架比较及本体异构协调

文章对语义Web服务框架OWL-S与WSMO的结构特点和适用范围进行比较分析。OWL-S的目标是实现机器的可理解性和易用性,WSMO研究语义Web服务语言的标准,它由本体、目标、Web服务和中介器组成。WSMO缺乏对具体操作进行形式化建模,仅适用于自己的语言WSML。OWL-S是Web的本体语言,支持RDF和OWL等语言,语义Web环境下适用性强。针对两种框架结构下本体的异构冲突问题,给出了OWL-S表示WSMO中Mediator的本体-本体中介器、目标-目标中介器和服务-服务中介器的方案。通过网络教学平台的应用,验证了解决方案的有效性。     

语义Web服务框架比较及本体异构协调

文章对语义Web服务框架OWL-S与WSMO的结构特点和适用范围进行比较分析。OWL-S的目标是实现机器的可理解性和易用性,WSMO研究语义Web服务语言的标准,它由本体、目标、Web服务和中介器组成。WSMO缺乏对具体操作进行形式化建模,仅适用于自己的语言WSML。OWL-S是Web的本体语言,支持RDF和OWL等语...     

基于语义本体论的网格资源描述及匹配算法

针对网格的资源描述和匹配问题,提出了基于语义本体论的网格资源描述模型及匹配算法,从而,保证了供给者和消费者之间动态的、独立的资源描述及匹配。仿真实验结果表明所提出算法具有较高的查全率、查准率和较快的响应速度。     

基于Ontology的语义查询分析研究

目前的搜索引擎普遍存在着查全率和查准率不高的问题,任何一个简单的查询都可能返回数以万计的检索结果,而其中只有很少一部分与用户真正的检索要求有关,对查询的处理是基于本体（Ontology）的语义检索最重要的部分.针对现有查询分析方法的不足,提出了一种基于Ontology的综合词义关系和语义关联分析的查询分析算法,给出了基于本体映射的语义相似度算法,通过对用户输入关键字词义特性和本体实例之间语义关联强弱的分析,提高了用户输入关键字到本体概念映射的完整性和准确率,保证了用户查询和检索语言在语义上的一致性,提升了查询的满意度.     

语义Web服务匹配算法的研究

Web服务为构建复杂信息系统提供了极具柔性的模式,但是Web服务通常发布到一个集中式的注册中心,而且只是依靠关键字而不是信息内容进行服务的查询,这样容易造成单点错误和形成回络瓶颈。作者提出一种分布式UDDI注册库网络模型,并在此基础上提出一种基于语义的两层服务匹配算法。性能分析表明,匹配的精度和深度有所提高。     

基于Ontology的人力资源语义检索技术研究

基于关键词的传统信息检索技术缺乏语义理解能力,无法满足用户的需要。简要地介绍实现语义检索涉及到的相关概念包括资源描述框架,语义网技术和本体。本文对语义检索所涉及的关键技术进行了深入的分析研究,提出了一种基于本体的语义检索的方法,以人力资源领域本体为例,设计并实现了基于Ontology的人力资源语义检索系统。