语义万维网中基于Agent的智能检索框架

语义万维网是目前国际万维网联盟（world wide web consortium,W3C）为了解决因Web上的数据缺少语义信息而难以实现自动化处理的问题所开展的研究项目,其目的是为了对Web上发布的信息实现智能推理和自动化处理。Agent作为一种智能化主体,非常适合语义万维网环境下的各种应用。在语义万维网和智能Agent研究的基础上,综合信息检索、知识表示、Ontology建模等多方面技术,提出并实现了一个基于Ontology实现语义信息检索的多Agent系统框架,该系统包括信息收集、存储、查询和推理4个主要部分。     

基于Ontology的多Agent智能答疑系统模型研究

针对目前智能答疑系统在知识共享、知识重用以及问题求解查全率和查准率方面的不足,提出了基于Ontology的多Agent智能答疑系统模型。该模型首先需要建立基于Ontology的问题解答知识库,然后对用户输入的问题进行关键词拆分、本体交互和语义扩展等,并在问题解答库中进行查询,得到合适的问题答案。与同类答疑系统比较,在知识共享、知识重用以及问题答案的精确定位与表达有了较为明显的改进。     

基于Ontology的Web信息检索系统研究

传统的信息检索技术以关键字匹配为主,缺乏语义推理能力,对用户的查询请求没有提供语义制导,因此造成信息的误检、漏检.将Ontology用于Web信息检索,分析了Ontology的语义表达能力,提出了基于Ontology的信息检索系统模型(MIRSO).MIRSO能够对用户提供语义制导,将用户的查询条件映射为领域Ontology的概念和关系,使用户的需求表达和信息内容精确匹配.实验结果表明,该方法能够提高信息检索系统的查准率.     

基于语义Web的信息系统建模与应用

论述了基于语义Web进行信息系统建模的方法，利用该方法对一个应用系统进行了设计。讨论了系统的知识库与核心模块的设计，给出了一种检索算法。对Web的深入应用具有重要意义。     

基于本体的智能检索系统的研究

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。     

基于奇异值分解的中文Ontology自动学习技术

语义Web是一个美好的构想，Ontology在语义Web中起着举足轻重的作用，它不仅能为人类用户而且能为软件agent提供从语法层次到语义层次上的互操作性。目前Web上主要是各种布局的HTML文档，未来的语义Web页面将是各种领域Ontology的实例以及到其它实例上的链接，因此语义Web的成功强烈依赖于Ontology的增殖，方便快捷地构造各领城Ontology是实现语义Web的关健。该文提出一种基于奇异值分解的中文Ontology自动学习技术，这种技术的特点是其简易性以及准确的数学理论基础。     

XML＋RDF＋Ontology——实现Web数据语义的描述

本文首先给出了语义Web的体系结构，继而分析了XML结合RDF与Ontology怎样用于实现Web数据语义的描述．最后总结了全文。     

基于Ontology的网络教育资源语义检索模型研究

针对传统网络教育资源检索中存在的问题,提出了基于Ontology的网络教育资源语义检索模型,详细论述了模型的实现机制。给出了一套有效的语义检索模型实现方案,从而为语义检索原型系统的开发提供理论和技术支持。     

基于Web Services/Ontology的异构系统集成框架

WebServices是一种面向服务的体系结构,其突出优点是实现了真正意义上的平台独立性和语言独立性。 Ontology是集成各种异构系统时语义统一的有效方案。本文在分析了Web Services／Ontology的体系结构和关键技术后。提出了一个基于Web Senrices的Ontology集成框架．并对框架的工作原理进行了研究。该框架可以有效地用于处理复杂环境下各种异构系统的集成。     

制造资源智能检索系统研究与实现

基于语义网技术,提出一个原型系统Swirrsm,对网络化制造环境中分布式异地企业资源信息获取与用户透明化检索的关键技术进行了深入研究．Swirrsm系统以网络化制造本体作为语义和推理支撑;提出多层次信息智能检索模型,完成用户透明化的智能检索;提供三种用户交互方式实现基于语义的用户查询表达．     

基于领域本体的智能检索模型

在传统检索模型的基础上,结合本体概念,提出一种基于领域本体的检索模型。该模型利用本体中语义概念关系及语义扩展机制对查询关键词进行概念映射及扩展,通过计算文档相似度返回检索结果,提高检索的查准率和查全率。     

基于本体的教学资源检索研究

常规的直接基于关键词的检索技术已不能满足用户的需求。本体具有良好的概念层次结构和对逻辑推理的支持,因而在信息检索,特别是在基于知识的检索中得到了广泛的应用。在分析目前教学资源检索机制存在的缺陷的基础上,提出一种基于本体的教学资源检索方法,构建一个基于本体的教学资源检索原型系统,利用该系统能有效地提高资源的利用率和检索效率。     

基于本体的个性化信息检索技术研究

针对传统的采用关键词的信息检索方式在个性化方面的不足,提出了一种根据领域本体的个性化信息检索模型.首先获取用户的特征信息,接着利用用户的特征信息构建基于本体的用户兴趣模型,在检索过程中通过领域本体概念和用户兴趣模型对检索请求进行分析并对其进行扩展,获得符合检索意图的结果,在此基础上按兴趣度大小处理后将最终个性化信息检索结果反馈给用户.通过搭建关于本体的个性化检索原型系统,仿真结果验证了改进模型的有效性.     

基于本体的Web智能检索研究

针对传统的基于关键词信息检索方式存在的问题,提出一种基于领域本体的语义检索模型,在建立本体概念与文档内容关联关系的基础上,对用户的查询输入预处理,利用本体计算两者的相似程度,给出与查询请求相关的排序后的文档。通过搭建基于本体的Web智能检索原型系统,验证了该模型的有效性。     

基于0ntology的智能信息检索

一、前言 对于普通的WWW用户,"信息过载”已经成为一个日益严重的问题.目前广泛使用的信息检索或者依赖编码过程,即对于给定的内容使用特定的观点或分类方法进行描述;或者进行全文检索,搜索包含用户指定词汇的信息源.由于编码的描述只能反映内容的一部分,单个词汇的出现更是难以反映文献的内容,所以以上方法都难以确保检索内容的精确匹配.     

基于领域本体的Web信息检索实现机制研究

传统的基于关键词的信息检索方式,往往难以用一个或几个“关键词”表达用户真正的检索要求。针对此问题,本文提出了一种基于领域本体的信息检索机制,将用户输入的关键词,用领域本体进行理解、扩充,然后基于领域本体中概念的相关度,求出扩充后每个关键词的权值,并将之用于随后的信息检索。实验证明,本方法在基本维持查准率的同时显著提高了信息检索的查全率。     

本体知识库系统研究

该文在传统知识库系统的基础上,将本体论引入到知识库中。介绍了本体的起源及其在知识工程领域的发展,探讨了知识库系统中本体的定义和主要作用。然后,研究了知识库系统的构建方法,并以试题知识库系统为例介绍了它的应用。     

基于本体论的地理信息系统体系结构研究

本体论在知识工程、数据挖掘及信息获取等各个方面的研究和应用领域的重要性,促使其在计算机科学领域的不断发展,下面主要针对本体论在地理信息系统方面的应用进行探讨,并提出一个全新的系统结构。     

基于本体的网络化制造资源检索

针对目前在网络化制造环境下制造资源检索过程中存在语义信息表达不足的问题,提出了一个基于本体的制造资源获取和智能检索系统结构。在此基础上,建立了一个多层次信息智能检索模型,并论述了语义检索相关算法,最后给出一个运行实例。