基于语义网的本体技术应用

为研究基于语义网系统的知识本体构建方法,提出并设计1个本体构造的框架.在本体的建立过程中,充分利用已大量存在的概念模型,从而在一定程度上减轻术语收集的工作量.为提高本体的构造速度,提出一系列本体构造辅助方法:借助转换准则,直接把已存在的概念模型元素转换为本体元素;利用概念量化技术,设计1个分类算法,通过求术语之间的语义亲和度、结构相关性以及术语类之间的联结紧密度,使本体构造中的术语分类可以自动进行,从而为领域本体的构造提供有效可行的方案.     

基于语义查询本体的语义网文档检索

语义网的发展使人们需要对语义网文档进行检索.为了在不需要专业知识和技巧的情况下让用户能形成语义的查询,提出了一种基于本体可以在结构化的知识库里检索语义网文档的算法.通过将自然语言查询术语映射到词汇意义来构造查询本体,以及检索跟查询本体最相似的语义网文档,提高了对语义网文档检索的查准率,使用户能更好地利用语义检索服务.     

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.     

构建XML本体信息研究

文中在简要介绍语义网概念的前提下,针对语义网模型中定义语义的RDFS层和本体层进行研究.在介绍RDF和RDFS的基本特性和一般形式的基础上,重点研究使用OWL构建XML本体信息的方法,并分析这些方法各自的特点和优势,文章将RDFS和OWL进行比较,阐明了它们之间的相互关系.所进行的研究能够对语义网络的本体构建的发展具有一定的促进作用.     

基于本体的语义网检索模型及关键技术研究

为解决传统的基于题,构建了一个基于本体的语义网检索模型.提出了一种领域本体库和应用本体库的构建方法,给出了查询本体的生成以及相似本体匹配推理的方法,实现了以该模型为基础的试验性检索系统.实验结果表明,该模型能够进行本体的语义推理,在一定程度上增强信息检索系统的语义处理能力,检索效率得到了改善.     

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.     

基于知识图的领域本体构建方法

提出了一种基于知识图的领域本体半自动构建方法。以《知网》为语义知识资源,知识图为语义表示方法,采用成熟的软件工程流程,最终构建出的领域本体具有结构明确、语义清晰的特点。对于在其上的语义网、信息抽取等应用提供了有效支持。介绍了本体的概念、设计的准则、建模的流程,并对未来的本体的移植性进行展望。实验结果表明该方法在不确定性知识处理上优于传统本体构建方法。     

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.     

基于语义相似度的个性化信息检索方法

随着网络资源的爆炸式增长以及语义网的出现,个性化检索成为当前信息检索研究的热点.提出一种基于语义相似度的个性化信息检索方法.通过分析三种传统的语义相似度计算方法,针对三种方法的优缺点,提出一种改进的基于领域本体的语义相似度计算方法,该方法将有向边权重、概念层次差以及概念属性,引用到语义相似度的计算中.并在已有的领域本体的基础上构建用户个性化模型,使用本体来存储用户兴趣,最终应用到个性化检索中.实验结果表明,该方法有效地对用户的查询请求进行概念扩充,提高了搜索的查全率与查准率.     

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。     

Searching and ranking method of relevant resources by user intention on the Semantic Web

As the information on the Internet dramatically increases, more and more limitations in information searching are revealed, because web pages are designed for human use by mixing content with presentation. In order to overcome these limitations, the Semantic Web, based on ontology, was introduced by W3C to bring about significant advancement in web searching. To accomplish this, the Semantic Web must provide search methods based on the different relationships between resources.In this paper, we propose a semantic association search methodology that consists of the evaluation of resources and relationships between resources, as well as the identification of relevant information based on ontology, a semantic network of resources and properties. The proposed semantic search method is based on an extended spreading activation technique. In order to evaluate the importance of a query result, we propose weighting methods for measuring properties and resources based on their specificity and generality. From this work, users can search semantically associated resources for their query, confident that the information is valuable and important. The experimental results show that our method is valid and efficient for searching and ranking semantic search results.     

基于QoS的语义Web服务发现研究

将QoS引入到语义Web服务中,分析了QoS本体的描述方法、Web服务的发现方法和语义Web服务发现方法,建立了一个通用的QoS模型,模型中的参数属性基本能描述QoS的衡量标准。提出了基于QoS语义Web服务发现框架,第一步通过功能来发现Web服务,第二步通过建立的QoS模型来评价发现的Web服务集合,找到QoS最佳的Web服务。最后通过实例建立了语义功能本体和QoS本体。     

基于资源本体的Web服务发现与组合研究

将语义Web技术引入Web服务研究,提出一种基于资源本体的Web服务发现和组合方法。通过分析资源之间关系,建立了基于上下位资源查找的Web服务发现方法;通过分析资源与服务的输入输出关系,建立了一种逐级查找的Web服务组合方法。与基于关键字和Web服务语义的Web服务发现和组合方法相比,基于资源本体的方法能较好地满足服务查全率和查准率的要求,具有较高的组合质量和效率,非常适合与资源密切相关的Web服务。     

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。     

语义Web在Web服务中的应用

在分析了现有的Web服务标准和语义Web的基础上,介绍了一种把二者结合起来的语义Web服务(SWS)。它可以实现在不需要人的参与下,Web服务的自动发现、自动调用和自动组合。对于语义Web服务的开发有3种方法,文中重点介绍了实现SWS的一种基于本体的面向代理的OWL-S开发方法。     

基于语义的Web文本分析技术

语义技术能够提高Web文本分析的精度。该文介绍了两种语义技术：概念语义技术和形式化语义技术。非负矩阵分解方法获取的概念语义技术同时满足概念语义的准确性和算法复杂性要求。本体是一种流行的形式化语义技术,基于本体的信息系统中通常存在本体的异构问题。引入概念的最简多元界定义来寻找概念的最佳近似,提供了寻找概念最简多元界的算法思想。     

基于语义服务的虚拟企业伙伴双向搜索方法*

为提高伙伴搜索系统的开放性和查准率,通过引入Web服务和本体技术,提出了一种基于语义服务的伙伴搜索模型。该模型使用OWL-S描述盟主企业的任务型服务和成员企业的资源型服务,介绍了语义相似度的计算方法以及一种基于语义相似度的任务型服务与资源型服务的匹配算法。针对伙伴搜索的实时动态性及盟主企业和成员企业双方利益最大化需求,介绍了双向搜索的搜索规则,提出了基于以上模型的虚拟企业伙伴的双向搜索机制。最后,对该方法进行了分析评价。     

基于语义主题相似度的Web教育资源查询方法

针对传统Web教育主体难以获得高可用教育资源的问题,提出了一种面向语义主题相似度的Web教育资源查询方法。该方法建立了本体概念语义网络（Ontology Concept Semantic Network,OCSN）,在此基础上,设计了基于语义主题相似度匹配的概念检索方法：在检索前主动将教育资源根据其语义和主题组织到本体概念语义网络中,然后建立一个基于语义特性的Web教育资源发现的垂直搜索引擎,并通过构造满足条件的相似度函数,将对应的语义距离映射为相似度,有效地提高了查询效率。实验结果表明此方法能够提高Web教育资源的查准率和查全率。