基于推理的语义网检索模型及关键技术研究

为解决语义网检索过程中缺少推理导致语义检索性能不高的问题,提出一个基于推理的语义网检索模型,并介绍了该模型实现的关键技术.针对构建的领域本体,使用SWRL规则语言进行本体完善把本体中的隐性知识表示出来;在信息抽取过程中,对于识别出的实体,利用推理规则,获得更加丰富的实例知识库;对于用户输入的查询条件,利用完善的本体知识库及规则得到更多的相似概念实现查询扩展;进行语义匹配,获得更为精准的检索结果.实验结果表明,该模型能提高信息检索的语义性,得到较满意的信息检索结果.     

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。      

基于语义网规则语言的推理机制框架设计

分析了本体描述语言OWL DL在表达能力上局限于描述逻辑的缺陷以及语义网规则语言(semantic web rule language,SWRL)的特点,在已有时本体和规则结合推理的研究基础上,提出了一个基于SWRL的推理机制框架.该框架在OWL本体中引入了规则的表示,弥补了OWLDL在推理机制上的不足,经该框架推导出的新本体在原本体的基础上增加了概念间的语义关联,将隐性知识显示化,完善了本体知识库的内容.在语义Web领域,该框架的应用能够提高本体知识的利用率.     

语义Web与推理系统的应用研究

分析了语义Web的体系结构及其相关知识,对本体论的逻辑基础进行了研究.在此基础上提出了一种有效的推理系统.     

基于语义的Web信息检索系统的研究

提出了对含有自由文本和丰富语义标记的网络文档资源的一种检索方法.通过对现有的三种语义检索系统原型的分析,提出了一个改进后的实现框架,在此框架中文档资源和查询都可用Web本体语言描述.这些描述提供了关于文档和其内容结构化或半结构化的信息.当这些文档被索引后执行语义查询时或者查询结果处理时,它可以对这些信息进行语义推理,从而将极大地提高检索效果.     

基于语义的访问控制模型及其推理机制

对语义Web上资源进行访问要求授权决策充分考虑实体之间的语义关系,但传统的访问控制模型不能处理该问题。结合基于本体的语义描述技术和基于语义规则的推理机制,将不同的语义内部关系归纳为包含关系,提出一种面向语义Web的基于语义的访问控制模型,研究其语义授权推理机制,并提出一个推理实现系统。     

基于本体的语义检索技术研究与实现

随着网络技术的发展和Internet上信息量的激增,信息检索系统作为网络信息平台的一个重要组成部分,在用户获取准确的网络信息过程之中发挥着重要的作用.传统的检索技术不能对这些信息提供语义级的组织、理解以及处理,寻找新的方法成为目前研究的热点.在现有语义检索方法的基础上,以本体为依据,提出了基于本体的信息检索系统.通过构建领域本体和推理规则,运用Jena实现了语义推理与检索功能,得出潜在的语义查询结果.提高了检索的查全率与查准率.     

语义Web中的本体推理研究

从语义Web的基本概念开始，介绍了语义Web的层次结构；介绍了本体的基本概念以及用于本体描述的几种语言。用W3C推荐的本体描述语言OWL描述了一个本体实例，通过此实例对本体推理在本体建立中的冲突消解、描述优化、本体的合并和实例归类中的应用进行了研究，说明了本体推理在本体建立及本体应用中的作用。本体技术是语义Web的核心技术，所以建立和维护本体是语义Web中的主要工作之一，而基于本体的推理可以帮助建立和维护本体。     

基于本体的图像情感语义识别研究

抽取图像颜色、形状、纹理特征,通过本体映射,建立本体表示的图像情感特征库。以中国情感图片系统作为训练样本,挖掘图像特征与情感之间的关联关系,并通过语义网规则语言SWRL（Semantic Web Rule Language）表示关联规则,建立情感映射规则库。情感推理引擎使用情感映射规则对图像特征进行推理,达到识别图像情感语义的目的。     

基于工业消防本体的语义推理研究

针对消防领域中传统信息检索技术处理语义能力薄弱的问题,提出一种基于工业消防本体的语义查询方法.该方法将信息检索方式和语义Web技术结合起来,在工业消防本体的基础上,通过构造消防信息的推理规则,并在Jena平台下实现了工业消防领域基于语义的检索和查询功能.实验结果表明:相对于传统的基于关键词的检索方法,基于语义的检索方法能够解决工业消防领域中数据语义异构问题,提高工业消防领域信息检索的查全率和查准率.     

融合CBR和本体的决策支持系统框架及应用

分析了将本体与CBR方法结合开发智能决策支持系统的优点,设计了基于该方案的决策支持系统的总体框架,着重介绍了基于本体的案例组织和表示方法以及引入本体后案例检索过程中的相似度计算方法,基于该方案,设计和开发了电子政务项目审批决策支持系统。应用结果表明,利用本体对案例包含的知识进行提取和表示,再利用这些知识对案例进行组织和检索,有效地提高了案例检索的查准率和查全率。     

基于ontology的语义搜索引擎研究

在分析搜索引擎的基础上,提出了一种基于ontology的语义搜索引擎系统设想.这个搜索设想不仅能实现关键词的检索,还能让机器理解Web页面的内容、进行语义推理、完成更繁杂细致的搜索任务.将对于提高Web的查全率和查准率有一定的参考意义.     

基于本体的远程医疗语义Web服务发现方法研究

由于现有医疗信息系统之间的异构性,使得各系统间的信息交换无法正常进行。基于SOA的远程医疗诊断系统的出现,可以很好地解决各种异构系统的集成问题。但是,目前的Web服务注册和发现协议如UDDI是基于关键字的检索技术,无法描述Web服务的语义信息,这使得基于传统协议的Web服务发现算法无法自动匹配一些符合要求的服务。为了解决上述问题,基于SOA思想提出了一种基于本体的语义Web服务模型,并给出了相应的Web服务发现算法。该模型能够更准确有效地描述Web服务,使得计算机可以完成自动服务匹配,提高了查全率和查准率。     

一种基于本体和CBR的电子政务项目审批决策支持系统

分析了将本体与CBR方法结合开发电子政务项目审批决策支持系统的优点,给出了该系统的总体框架和决策支持流程,着重介绍了基于本体的电子政务项目案例的组织和表示方法以及引入本体后案例检索过程中的相似度计算方法。实验结果表明,利用本体对项目案例包含的知识进行提取和表示,再利用这些知识对案例进行组织和检索,有效地提高了案例检索的查准率和查全率。     

基于应急案例本体的信息抽取的模型及应用

为了对重大突发性危机事件的应急预警并及时有效的处理,提出了一个基于应急案例本体的信息抽取的模型的设计思想和实现方法,该模型首先使用本体来描述应急知识领域中的案例,再在领域知识的指导下抽取Web资源中的相关案例并构建其案例库,供决策者或领域专家选用。应急决策系统既利用了特征模式匹配的快速性,同时又利用了同一数据项在层次结构中的优良特性,从资源中抽取了更为精确的知识,取得了较好的效果     

基于数据仓库的决策分析系统技术研究

在构建决策分析系统过程中,采用计算列方法和视图法进行数据变换与清洗,选择多维OLAP、关系OLAP、混合OLAP存储模式对提升决策分析系统性能有很大的作用。     

模型驱动架构的语义组合Web服务的验证

针对语义Web服务的组合与验证问题,提出了基于模型驱动架构（MDA）的组合方法与基于语义匹配度的匹配方法。组合方法使用UML类图和用例图对OWL-S进行静态组合建模,使用活动图对OWL-S进行动态组合建模。在建模过程中使用基于语义匹配度的匹配方法,选择可用的子Web服务确定最合适的组合Web服务,并将该组合UML模型转化为可验证的Promela语言,使用SPIN工具进行验证,通过验证的UML模型作为模板保存于本体的知识库中以便使用。该模型提高了开发语义Web服务的效率,保证了组合过程的正确性,还能利用模板与语义匹配度实时发现与选择可用的Web服务。     

面向特定目标自识别的交通图像语义检索方法

为了从海量的道路交通图像中检索出违反交通法规的图像,提出了一种特定目标自识别的语义图像检索方法。首先,通过交通领域专家建立交通领域本体及道路交通规则描述;然后,通过卷积神经网络（CNN）对交通图像的特征进行提取,并结合改进的支持向量机决策树（SVM-DT）算法对图像特征进行分类的策略,对交通图像中的特定目标及目标间空间位置关系进行自动识别,并映射成为相应的本体实例及其对象之间的关联关系（规则实例）;最后,利用本体实例和规则实例,通过推理得到语义检索结果。实验结果表明,相比关键字和本体交通图像语义检索方法,所提方法具有更高的准确率、召回率和检索效率。     

可无限分类的Web服务发现匹配算法

Web服务的目的是为了将不同组织、公司甚至个人提供的服务进行无缝的连接,建立一种松耦合的Web应用,实现资源共享的最大化。而在众多候选服务集中快速、准确地发现和选择所需要的服务即服务匹配成为其中关键的问题。在服务匹配过程中,为了减少最终参与匹配的服务的数量,提高服务发现的效率,匹配算法对参与匹配的服务集进行了预处理。并且依据服务描述本身的特点,对服务匹配中基于语义的Web服务相似度计算方法进行了研究,提出了无限分类的思想。最后实现了匹配算法并对性能进行了对比。