基于本体的语义标注原型评述

实现语义Web构想的关键是利用本体词汇来标注Web资源,如Web页、服务等,基于本体的语义标注原型就是用于支持内容创建者在Web页中添加语义元数据,使其内容被人和机器所理解。本文首先简介现有基于本体的标注原型,然后从不同角度综述了各原型,并进行了对照比较,最后指出了现有原型的不足。     

基于本体的语义元数据管理

语义元数据在语义网格中扮演着关键的角色,它为实现服务的查找、匹配、发现过程提供必要的信息描述和决策支持.探讨了语义元数据的产生背景、功能分类以及基于本体的语义元数据的管理需求和通用框架,然后对现有典型系统的基于本体的语义元数据管理进行了深入地分析和比较,提出了基于本体的语义元数据管理未来研究内容.     

基于领域本体的协同过滤推荐算法

为了解决协同过滤推荐系统中所存在的可扩展性、稀疏性和冷启动等问题带来的推荐性能底下,提出新的基于领域本体的协同过滤推荐算法,该算法综合考虑了项目的语义相似性和评分相似性的影响,改善基于项目的协同过滤算法性能。实验结果表明,基于领域本体的协同过滤算法不仅能很好的解决基于项目的协同过滤算法带来的问题,而且还提高了推荐系统的推荐质量。     

一种基于本体语义相似度的协同过滤推荐方法

协同过滤推荐是一种基于用户偏好的个性化推荐方法,一般包含两个步骤:首先根据用户或项目的标注信息计算出用户或项目的相似度,确定邻居集合;然后根据相似度进行排序推荐,其核心问题在于相似度的计算。为了更好地达到这一目的,近年来关于将用户社交网络信息融入相似度计算的方法受到广泛关注。用户的注册信息、项目评分和社交信息都可以作为用户比较的依据。基于此提出了通过构建用户本体,计算本体之间的语义相似度,从而找到相似用户集合,最终实现目标用户的推荐方法。该方法为本体技术与推荐系统的结合提供了一种思路,实验表明 它能够在一定程度上提高推荐的准确度。     

基于本体的异构数据共享研究

随着MIS的广泛应用,数据的存储和表示呈现出各种各样的异构性.传统的异构数据共享方法不能对数据的形式化语义进行描述,难以解决异构信息源中的语义异构.”本体”是共享概念模型的明确的形式化规范说明,作为通用语义模型来描述异构数据语义具有较强的概念表达能力和推理的能力.文中利用元数据对分散、异构数据进行明确的规范,给出了一种基于本体的异构数据共享方法.实验表明,该方法能较好地解决异构数据的语义异构问题,为用户提供具有一定语义功能的信息共享.     

一种基于Swoogle 本体映射的改进算法

基于Swoogle 的本体映射关键步骤在于通过本体搜索引擎动态的获取多个背景本体。然而,目前该步骤却存在无法找到与某些概念相关联的背景本体,以及由于词义的模糊性搜集了错误的背景本体的问题。针对第一个问题,提出利用基于虚拟文档的映射技术,提取在WordNet 中与概念同义的同义词,把原先的对单个概念进行搜索转换成对同义概念集进行搜索,进而提高本体搜索面,获取更多背景本体;针对第二个问题,提出基于语义环境的动态本体映射的新映射方法,采用该方法来排除错误背景本体,使本体收集更加精确。实验显示改进后的方法有效的提     

基于本体的Web搜索引擎框架

本文提出了一个基于多本体的搜索引擎框架,分析了本体、智能代理程序、搜索引擎本身在框架中的作用和工作模式.同时,针对互联网异构本体的查询问题,提出了一个分布式多本体查询的模型.引入本体技术后,web搜索引擎的工作方式由关键词全文检索转为知识检索,从而增强了搜索引擎处理复杂查询的能力.     

基于机器学习的本体集成框架

语义服务是下一代Web服务面临的关键问题．语义网为实现广泛的语义服务提供了可能,Ontology是语义网体系结构的核心。针对协作的分布式系统需要语义互联的问题,本文分析了造成语义互联困难的主要因素是本体的匹配和集成,提出了一个基于机器学习的Ontology集成的框架模型。     

基于本体翻译的领域本体自动构建

手工构建本体是一项既费时又费力的工作,为解决此项工作的瓶颈问题,本体自动构建成为当前的一个研究热点和重点。考虑到不同语言描述的本体在本质上是相同的,只是表层的表示符号不同,提出了一种基于本体翻译的领域本体自动构建算法,该算法针对已存在本体中概念标签的不同情况,分别采用不同的统计指标来筛选标签的目标语翻译。通过将一个英文金融本体翻译成中文对算法进行了实验验证,说明了算法的有效性。     

基于本体的电力信息系统的语义集成研究

在语义网以及OWL等本体技术的基础上，构建了一种新型的信息集成系统（EOSIS）来实现电力企业信息的集成、语义连接及推理。其中包括EOSIS的业务需求分析、集成策略以及系统结构。EOSIS不同与现有的集成系统之处在于，它可以支持支持概念和对象的多维查询及导航、隐含业务信息推理、领域概念、事实的动态增加等功能。     

基于神经网络的电子邮件分类与过滤

现在电子邮件的应用非常广泛,已经成为人们生活中一种重要的通讯手段,但各种各样的垃圾邮件也是令我们十分困扰的问题,给出了一种电子邮件的分类过滤方法。电子邮件作为一种半结构化的文档,电子邮件信息包含了固定的语法部分和一定长度的可变文本部分,同时处理这两部分以得到更高的准确度。首先对邮件进行文本处理,得到特征向量;然后使用基于神经网络的方法对邮件进行分类过滤得到邮件分类器;最后通过实验验证分类器的有效性。     

基于Multi-agent的多用户协作垃圾邮件过滤系统的研究

基于单客户端的垃圾邮件过滤系统面对技术越来越高明的垃圾邮件发布者已经突现出它的弱点,多Agent技术为垃圾邮件过滤系统的设计提供了新的思路.旨在将Multi-agent技术和多用户协作的思想引入到垃圾邮件过滤系统中,提出了一个分布式的垃圾邮件过滤系统,使各邮件客户端能够互相协作,共享反垃圾邮件信息,从而提高单客户端垃圾邮件过滤的效果和准确率.     

基于二叉树的多分类SVM算法在电子邮件过滤中的应用

目前性能较好的多分类算法有1-v-r支持向量机（SVM）、1-1-1SVM、DDAG SVM等，但存在大量不可分区域且训练时间较长的问题。提出一种基于二叉树的多分类SVM算法用于电子邮件的分类与过滤，通过构建二叉树将多分类转化为二值分类，算法采用先聚类再分类的思想，计算测试样本与子类中心的最大相似度和子类间的分离度，以构造决策节点的最优分类超平面。对于C类分类只需C-1个决策函数，从而可节省训练时间。实验表明，该算法得到了较高的查全率、查准率。     

基于粗糙集的带决策规则边界的邮件过滤算法

针对垃圾邮件过滤的准确率和稳定性不高,以及为了解决邮件过滤算法在语料分类上存在漏报和误报等问题,提出基于粗糙集的带决策规则边界的邮件过滤算法(RARM)。该算法运用粗糙集理论对语料库进行直接分析,并采用启发式方法提出了粗糙集理论的三种不同决策规则的执行计划,确保当邮件内容的词汇语义较为模糊时,仍能保证一定的分类准确度。在实验仿真中,通过与基于支持向量机(SVM)、Ada Boost和贝叶斯分类的邮件过滤算法相比较,该算法在垃圾邮件过滤上的准确率优于对比算法。     

针对基于内容邮件过滤器的攻击及过滤改进

基于内容的过滤技术是反垃圾邮件技术中最有效的方法,但是垃圾邮件发送者千方百计利用各种方法对基于内容的垃圾邮件过滤器进行攻击,严重影响了过滤器的正确率和健壮性.在介绍主要基于内容的垃圾邮件过滤技术基础上,分析了针对基于内容垃圾邮件过滤器的常用攻击方法,并提出了相应的过滤改进技术.同时,针对单词沙拉攻击,在几种过滤器上进行了模拟攻击实验.最后分析了垃圾邮件技术的发展趋势和未来反垃圾邮件技术的主要改进方法.     

基于JavaMail的电子邮件群发

电子邮件是Internet上信息传递的一种重要工具,邮件的群发增加了信息发布的主动性.本文实现了基于JavaMail的电子邮件群发,并加入了多线程技术,使得发送更为快捷.     

基于JavaMail的电子邮件群发

电子邮件是Internet上信息传递的一种重要工具,邮件的群发增加了信息发布的主动性。本文实现了基于JavaMail的电子邮件群发,并加入了多线程技术,使得发送更为快捷。     

基于IBC技术的安全电子邮件系统

基于身份的密码技术是一种以用户的身份标识直接作为公钥的公钥密码技术.介绍了IBC技术,与PKI技术进行了比较,分析并设计了基于IBC技术的安全电子邮件系统.基于IBC技术的安全电子邮件系统不采用数字证书的概念,不需要用户预先注册,具有易于实施,方便易用的特点,因而具有广泛的应用前景和广阅的市场空间.     

基于离线可信第三方的挂号电子邮件协议研究

电子商务中的一些协议大多建立在可信第三方TTP（Trusted Third Party）的基础上,挂号电子邮件协议采用的离线TTP协议在某种程度上解决了TTP的瓶颈问题。但该协议存在某些缺陷,着重分析该缺陷造成的各个参与方的不公平性以及可能存在的攻击方法,并给出对应的解决方法和改进建议。     

基于安全E-mail协议的电子选举研究

在安全邮件协议PGP中引入公正机构(CA),设计了一个适合大规模选举的电子选举方案。该方案不仅能满足电子选举的安全要求,而且不要求选民在固定地点投票;此外,新方案在一定程度上解决了电子选举中权威机构权力过大及绝对匿名性引发问题,可以在不泄露选票内容的情况下使选举的结果具有可验证性。