基于推理信息的本体模块化方法

本体模块化在本体推理和复用等应用中有着极为重要的作用.怎么样将本体划分成小的模块是最基本的问题,目前本体模块化的工作主要集中在本体复用的目的上.在这篇文章中,我们提出了一种基于推理信息的本体模块化方法,该方法以提高推理的性能为目的.在基于同一最小推理集合内的公理之间内聚性将会增强的合理假设下,我们的模块化方法通过分析每次推理的过程,得到推理的最小推理集合,然后增强最小推理集合内公理1之间的内聚度,最后根据内聚度将本体划分成模块.在评估阶段,我们首先使用训练公理划分本体,然后通过测试公理来调查本体推理性能提高的程度.根据训练公理和测试公理所属范围的不同,我们使用了三组实验:训练公理和测试公理限定在同一较小范围,训练公理和测试公理不限定范围,训练公理和测试公理的范围实现三次不同的改变.实验的结果尤其是符合实际应用情况的实验三的结果证明了基于推理信息的本体模块化方法的有效性.     

基于模块化本体的入侵检测研究

建立了一种基于模块化本体的入侵检测模型,该模型能共享和重用知识并进行分析,具有检测分布式复杂攻击的能力。通过本体的模块化降低对存储空间的要求、提高推理的速度、增强系统的健壮性。用OWL对入侵检测中的模块化本体进行了规格说明并进行了应用举例。     

基于?-Connections的旅游领域本体构建

针对传统本体构建方法的局限性,提出一种基于?-Connections理论构建旅游领域模块化本体库的方法,基于改进的Tableau算法,利用Pellet推理机实现对多个本体的联合推理。实验结果证明,该模块化构建方法可以有效降低本体构建的复杂度,有利于本体的维护和更新,提高本体重用模块抽取效率。     

基于ε-Connections的旅游领域本体构建

针对传统本体构建方法的局限性,提出一种基于ε-Connections 理论构建旅游领域模块化本体库的方法,基于改进的Tableau 算法,利用Pellet 推理机实现对多个本体的联合推理.实验结果证明,该模块化构建方法可以有效降低本体构建的复杂度,有利于本体的维护和更新,提高本体重用模块抽取效率.     

基于用户行为的启发式本体搜索机制

为了能够以较高的准确率搜索到用户所需要的领域本体,在分析本体搜索需求和研究用户搜索行为的基础上,提出了一种基于用户行为的启发式本体搜索机制,利用不同用户由于领域认知不同,输入的具有领域共性的搜索关键词不同,实现用户搜索关键词的启发式扩展和搜索匹配度的提高。实验表明,使用该方法执行本体搜索具有较高的准确率和召回率。     

基于领域本体的语义合成研究

为了在检索过程中全面挖掘用户查询信息,文中提出了一种基于领域本体的语义合成技术,该方法以文本为数据源,引用数据源和领域本体之间的映射关系来表达数据文本的语义.文章提出了一个语义合成模型,该模型由领域本体、关键词语义抽取、概念语义相似度计算及语义推理等相关技术模型组成.文中对该模型进行了实验验证,通过对实验结果进行分析推理可知,文中提出的基于领域本体的语义合成模型提高了检索系统的查准率和计算机处理信息的能力,从而也提高了用户的满意度.     

描述逻辑中基于边界模块的推理方法*

模块化是优化本体推理的一种有效手段,提出了一种针对推理的模块提取方法,该方法通过分析符号 解释域的边界与公理之间的关系计算出基于边界的模块。给出该基于边界的模块的理论基础,并证明了其模块 的正确性。评估实验表明,基于边界的模块和最优模块大小很接近,并使用边界模块进行推理后,推理性能显著 提高。     

基于语义Web的搜索引擎研究

传统搜索引擎是基于关键字的检索,然而文档的关键字未必和文档有关,而相关的文档也未必显式地包含此关键字。基于语义Web的搜索引擎利用本体技术,可以很好地对关键字进行语义描述。当收到用户提交的搜索请求时,先在已经建立好的本体库的基础上对该请求进行概念推理,然后将推理结果提交给传统的搜索引擎,最终将搜索结果返回给用户。相对于传统的搜索引擎,基于语义Web的搜索引擎有效地提高了搜索的查全率和查准率。     

基于本体和局部上下文分析的查询扩展

在信息检索过程中,因查询词短少而引起的检索歧义性是影响检索效率的主要原因之一,而查询扩展方法和本体扩展方法能有效改善这一问题.提出一种基于本体和局部上下文分析的查询扩展方法:本体扩展根据本体推理规则对短查询词进行推理,得到与查询词有逻辑关联的推理结果集,为查询词加入了标准化的关联信息.局部上下文分析通过对文档库的分析,在与用户查询词最相关的前m篇文档中抽取与用户查询词最相关的n个扩展词,为查询词加入了统计扩展信息.将两部分扩展查询词合并,再通过扩展查询词相关度计算对搜索结果集进行排序.该方法结合了这两种方法的各自优势,从语义角度扩展关键词.实验分析表明,该方法能有效提高检索查全率和查准率.     

基于本体模块接口的入侵防御系统研究

建立一种新型分布式入侵防御模型并进行应用示例,该模型的知识库采用基于接口的模块化本体,防御方法采用上下文相关的策略。模块化本体能有效克服单一本体推理效率低、扩展性差等缺点,而在模块化本体中采用接口的方法有利于模块的独立进化和灵活配置。本体模块通过发送事件消息能够高效、及时地进行知识更新。     

基于本体词汇的三维模型语义检索

描述了一个基于本体词汇的三维模型语义检索的方法.该方法首先对一个三维模型库的词汇进行语义上扩充,然后基于关键词进行检索,而不是做简单的文字匹配.其主要工作是利用WordNet英文本体和Jerm推理引擎构建一个语义网络,然后在该语义网络上做推理查询,检索到相应的语义结果.实验结果表明,该方法能有效地将一个分类不够丰富的模型库的词汇做较大的扩充,使其覆盖的范围扩大,同时保证扩充的词汇和原有词汇在语义上的相关性,从而提高基于语义关键词栓索三维模型的有效性.     

描述逻辑中基于边界的模块提取方法

模块化是优化本体推理的一种有效的手段,提出了一种针对推理的模块提取方法,该方法通过分析符号解释域的边界和公理之间的关系计算出基于边界的模块。文中给出该基于边界的模块的理论基础,并证明了其模块的正确性。在评估实验中,通过与最优模块和符号模块进行比较,基于边界的模块和最优模块大小很接近,非常适合对推理进行优化。     

基于语义关键词的本体特征指数获取方法研究

本体作为知识表达的范例工具,依赖于语义来进行逻辑推理.但在本体搜索时依赖于语义进行搜索十分困难.针对当前本体搜索中存在的问题,提出了一种通过拆分概念来获取语义关键词进而通过计算权值来获得一组本体特征指数的方法.详细阐述了如何获取本体的一组特征指数,即能够描述本体的一组相关的关键词.通过该方法所提炼的语义关键词对于本题搜索以及本体构建工作具有指导意义.     

基于OWL的规则推理研究及应用

文中通过对基于OWL的本体构造方法,Jena通用推理机及推理规则的研究,尝试一种新的本体构造方法,以及针对此类本体所适用的规则。期望可以不局限于推理本体间的关系,而是能够针对本体的活动进行推理。为了证明该方法的可行性,实现了一个推理系统,在本体的构造过程中,加入了时间轴,并对其进行了推理研究。通过该推理系统及特殊的推理规则,可以利用本体间的关系或是本体基于时间轴的活动,推理出目标本体的活动。因此证明了该方法可以基于时间轴,有效地推理本体的活动。     

基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型

当前将本体引入到语义虚拟环境的研究,只是将领域本体的可视化信息用本体表示,并未发挥本体本身具有的优势。为此,提出一种基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型。利用OWL语言统一描述虚拟场景图形内容与语义信息,并分别对两者进行查询,在图形内容查询过程中引入本体的推理方法推理出隐含的图形内容信息,然后查询需要的信息。在语义信息查询时引入语义搜索方法,利用基于语义距离计算本体概念相似度的方法计算语义虚拟环境本体中类之间的相似度,搜索与被查询实例语义相似度最大的实例,并借助推理找出其间的关系。对语义虚拟家具商店进行本体的查询与推理,结果证明了该模型的可行性。     

基于本体的P2P网络资源检索算法研究

为使基于DHT的结构化P2P网络支持语义检索,提高查全率,提出一种基于DHT和本体的搜索方法SOC (semantic ontology chord).针对结构化P2P网络搜索时只能根据关键词精确匹配的缺点,改进了DHT中的资源标识符,利用本体技术进行模糊搜索,并使兴趣相似节点在逻辑上处于邻近位置,提高了P2P网络中资源检索的查全率.使用Peer-Sim模拟器进行了仿真模拟,仿真实验结果表明,随着网络规模的增加,该搜索方法相比Chord模型具有较高的查全率.     

基于本体的林业领域语义查询扩展模型

传统信息检索模型仅考虑考虑关键词本身的匹配程度,在林业领域信息检索时得到的检索结果不全面或不准确.为了改善检索质量,提出了一种基于本体的林业领域语义查询扩展模型.该模型利用了本体的语义推理的能力和语义结构对关键词进行语义查询扩展,最终实现提高检索查全率和查准率的目的,是对传统基于关键词匹配的信息检索模型的语义补充.结果表明该模型在一定程度上改善了林业领域信息检索结果的查准率和查全率.     

基于OWL的规则推理研究及应用

文中通过对基于OWL的本体构造方法,Jena通用推理机及推理规则的研究,尝试一种新的本体构造方法,以及针对此类本体所适用的规则.期望可以不局限于推理本体间的关系,而是能够针对本体的活动进行推理.为了证明该方法的可行性,实现了一个推理系统,在本体的构造过程中,加入了时间轴,并对其进行了推理研究.通过该推理系统及特殊的推理规则,可以利用本体间的关系或是本体基于时间轴的活动,推理出目标本体的活动.因此证明了该方法可以基于时间轴,有效地推理本体的活动.     

多Chord环境下基于规则的服务推荐

传统的服务发布和搜索难以支持语义表示和服务推理。针对该问题,提出一种基于概念划分和规则推理的服务推荐方法,通过服务分类本体的构建、Chord网络与服务分类本体的动态映射以及本体规则推理,动态生成服务推荐关系,实现服务的语义扩展查询以及对潜在需求业务的服务推荐。实验结果证明,该方法具有较高的查全率和查询效率。     

一种基于本体的知识库语义扩展搜索方法

为使知识库的信息搜索突破传统基于关键字查询的局限,提出一种基于本体的知识库语义扩展搜索方法。将本体和语义扩展引入知识库,对用户查询条件进行扩展搜索,通过相关度分析对搜索结果进行排序,使搜索效果得到优化。实验结果表明,该方法能提高搜索查全率和查准率。