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为了将用户的搜索过程与用户当前情境相关联,提出一种基于面本体的情境搜索模型(Faceted Ontology-based Context Search,FOCS)。FOCS根据情境本体对用户输入的关键字进行语义扩展,生成相应的搜索本体。通过面本体标注各类异构文档,利用洪泛相似度算法进行搜索本体与面本体的本体匹配,实现情境搜索。实验结果表明,提出的方法应用于搜索引擎,与传统的信息搜索比较,具有更好的查全率与查准率。 相似文献
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针对基于关键字的搜索引擎缺乏语义的问题,提出了一种面向专业领域的语义搜索引擎模型.以领域本体形式化描述为基础,构建本体语义框架,进而给出语义搜索模型.在模型中,以概念、概念-实例以及关键字等3种扩展特征项作为基础,对查询扩展算法和文档语义标注算法进行了研究,并且构建了语义索引,通过引入向量空间模型判定扩展检索词与语义文档的相似度.实验结果表明,该模型较传统模型较大提高了检索的查准率和查全率. 相似文献
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基于本体的信息检索是实现知识检索的有效途径,针对目前本体支持的形式化概念还不足以表示不完备知识的问题,提出一种基于Rough本体的信息检索方法,该方法中本体以本体信息系统的形式表示。用户提交关键字查询后,首先结合基于关键字检索的方法在预先定义的语义文档空间中搜索文档,然后利用关联搜索的方法来搜索与关键词关联的个体集和属性集,以属性集作为等价类构造Rough本体的近似空间,最后通过近似空间计算个体集和文档集的相似度,根据相似度高低对文档排序。实验表明,此方法比基于关键字和基于经典本体的方法有更高的查准率。 相似文献
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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。 相似文献
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旅游网站中的景点查询是针对单一选项的基于关键字的查询,查询结果不能完全令用户满意.为了解决这一问题,文中将本体和描述逻辑应用到景点查询中,提出了一种新方法.该方法首先依据景点领域本体对景点进行语义标注,然后将获取的用户查询请求预处理后提交给推理机,推理机则将景点知识库转化为概念包含结构,并将查询请求预处理后插入到该概念包含结构中.最后通过匹配算法,将推理结果按满意度返回给用户.实验证明,该方法能够提高查全率和查准率,从而证明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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一种基于本体的Web服务发现框架 总被引:4,自引:1,他引:3
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. 相似文献
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XML关键字搜索是一个用户友好的信息发现方法,非常适用于XML文档不存在schema的情况,但问题是用户在关键字搜索中很难准确地表达搜索语义.现有的主要XML关键字搜索的研究是基于SLCA(最小最低公共祖先)方法,但该方法可能会丢失一部分有意义的结果.提出一种新的基于语义距离的模型,更全面地考虑XML文档结构的语义特性;在该模型的基础上,设计了多种算法将彼此语义相近的关键字结点聚集在一起形成XML关键字搜索结果,并用大量实验对几种算法进行了比较. 相似文献
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基于Lucene的语义检索系统 总被引:5,自引:3,他引:2
在一种基于LUCENE的传统文本检索引擎之上,采用C/S架构模式的语义检索实验系统。用户可以根据需要,从客户端向服务器提交相应的查询信息配置,服务器根据此配置,通过本体导航与同义词查询2种查询扩展优化技术,对提交的查询关键词组进行查询、扩展等优化处理后,将经优化处理过的查询关键词组导入传统的文本检索引擎中,对文档资源进行匹配,将查询结果根据用户要求的排列,并依次返回给用户。通过用户与服务器的信息交互与对查询语句的查询扩展,该系统提高了查准率与查全率。 相似文献
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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。
相似文献
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由于传统的搜索引擎是基于关键词的检索,检索结果无论是在召回率还是在精确度上都不能令人满意,然而基于本体的智能检索系统是以概念语义为核心来实现信息检索,能改善传统的搜索引擎在语义理解方面的不足。 相似文献
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We propose an approach to speed up the semantic object search and detection for vegetable trading information using Steiner Tree. Through analysis, comparing the relevant ontology construction method, we present a set of ontology construction methods based on domain ontology for vegetables transaction information. With Jena2 provides rule-based reasoning engine, More related information could be searched with the help of ontology database and ontology reasoning, query expansion is to achieve sub-vocabulary of user input, the parent class of words, equivalence class of extensions, and use of ontology reasoning to get some hidden information to use of these technologies, we design and implementation of ontology-based semantic vegetables transaction information retrieval system, and through compare to keyword-based matching of large-scale vegetable trading site retrieval systems, the results show that the recall and precision rate of ontology-based information retrieval system much better than keyword-based information retrieval system, and has some practical value. 相似文献
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目前蒙古语语义Web方面的研究成果都是基于单机环境的,当语义Web信息检索系统投入实际运行时,单机环境存在存储容量有限和多用户并发查询速度慢等问题.针对此问题,提出了基于蒙古语新闻领域本体的分布式语义Web检索方法.首先依据蒙古语新闻领域的特点,参照七步法和骨架法,构建蒙古语新闻领域本体,研究适合本体的混合语义相似度算法进行语义扩展.然后将本体数据与算法部署于Hadoop分布式平台,解决了大规模本体数据存储的逻辑描述、物理结构和并行处理问题,实现了基于蒙古语新闻领域本体的分布式检索系统.实验结果表明,该方法有效地减少了查询关键词的响应时间,提高了新闻检索的查全率和查准率. 相似文献
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针对传统的搜索引擎关键词提取算法在实现检索时存在的局限性,在本体推理的基础上,运用基于Apriori算法的关联规则推理过滤,实现对无用词项的过滤和有用信息的提取。实验表明,基于关联规则的Apriori算法,在无用词项过滤和有用信息提取方面,与传统的搜索引擎关键词提取算法相比,具有较好的查全率和效率。 相似文献
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语义Web技术应用于上下文感知的智能移动服务,通过构建上下文信息本体,使得移动服务的实体之间可以进行上下文信息共享和语义互操作,并进行上下文信息推理,实现智能服务。本文首先介绍了语义Web及本体技术,其次阐述了语义Web技术应用于上下文感知的移动服务,然后详细分析了智能移动服务中的上下文信息本体构建,包括通用的上下文信息本体、用户概况本体、情境本体以及服务本体等,接着介绍了相关的研究项目,最后进行展望和总结。 相似文献
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To retrieve Web documents of interest, most of the Web users rely on Web search engines. All existing search engines provide query facility for users to search for the desired documents using search-engine keywords. However, when a search engine retrieves a long list of Web documents, the user might need to browse through each retrieved document in order to determine which document is of interest. We observe that there are two kinds of problems involved in the retrieval of Web documents: (1) an inappropriate selection of keywords specified by the user; and (2) poor precision in the retrieved Web documents. In solving these problems, we propose an automatic binary-categorization method that is applicable for recognizing multiple-record Web documents of interest, which appear often in advertisement Web pages. Our categorization method uses application ontologies and is based on two information retrieval models, the Vector Space Model (VSM) and the Clustering Model (CM). We analyze and cull Web documents to just those applicable to a particular application ontology. The culling analysis (i) uses CM to find a virtual centroid for the records in a Web document, (ii) computes a vector in a multi-dimensional space for this centroid, and (iii) compares the vector with the predefined ontology vector of the same multi-dimensional space using VSM, which we consider the magnitudes of the vectors, as well as the angle between them. Our experimental results show that we have achieved an average of 90% recall and 97% precision in recognizing Web documents belonged to the same category (i.e., domain of interest). Thus our categorization discards very few documents it should have kept and keeps very few it should have discarded. 相似文献