图书领域的语义标注

语义标注是Deep Web数据集成系统中一个非常重要的模块,它是实体识别和结果合并这两模块的基础,语义标注的效果直接影响着整个Deep Web数据集成系统的结果。本文提出了在图书领域,利用本体对Web数据库查询结果通过属性值进行语义标注,通过对不同网站的测试,该方法具有较高的准确率和召回率。     

语义Web在信息智能检索上的应用

针对传统搜索引擎日益暴露的缺陷．信息检索智能化的研究不断深八展开。语义Web的研究就是其中妁一个应用。语义Web规划对当前的万维网进行扩展，用XML描运数据，提供RDF描述元数据，以RDF Schema或OWL表示本体．通过推理机制，用加入信息中的语又内容引导搜索信息资源，以提高网络服务的智能化．使机器自动与人协同工作。目前，语义web还是个理想模型，但将语义web融入现有web结构进行信息智能检索的初步努力已经在进行之中。     

基于Web的特征提取搜索引擎的设计与实现

针对目前常见搜索引擎搜索结果过多，而且很多与用户需求并不相关现象，提出了基于Web的特征提取搜索引擎。该搜索引擎既具有robot的更新及时、无须人工干预，又具有director的信息准确的特点，并给出了基于Web的特征提取搜索引擎的实现策略。     

基于本体的概念语义相似度计算及其应用

概念的语义相似度计算是自然语言处理研究的重要组成部分,也是人工智能应用中亟待解决的问题.本体作为共享概念模型的明确的形式化的规范说明,给概念语义相似度的计算带来了新的生机,从而提出了一种基于本体的计算概念间语义相似度的方法,综合考虑了语义距离、节点深度和节点密度的影响,并加入了一个可调节的参数,以适应不同场景下的灵活应用,最后简单介绍了语义相似度在搜索引擎领域的应用.     

网络搜索引擎

本文对搜索引擎的定义、分类、检索功能及工作原理等进行了详细阐述，分析了搜索引擎技术所存在的主要问题，并简要阐明了当今社会搜索引擎技术的发展趋势。     

EW对象关系数据库概念模型

首先对现有的EW关系数据库概念模型存在的不足进行了简要分析，然后提出一种改进的EW对象关系数据库概念模型分析方法，并阐明了其优点。     

基于Web的无指导译文消歧词模型与N-gram模型及对比研究

该文提出了基于Web的无指导译文消歧的词模型及N-gram模型方法,并在尽可能相同的条件下进行了比较。两种方法均利用搜索引擎统计不同搜索片段在Web上的Page Count作为主要消歧信息。词模型定义了汉语词汇与英语词汇之间的双语词汇Web相关度,根据汉语上下文词汇与英语译文之间的相关度进行消歧;N-gram模型首先假设不同语义下的多义词N-gram序列行为模式不同,从而可对多义词不同语义类下词汇在实例中的N-gram序列进行统计与分析以进行消歧。两个模型的性能均超过了在国际语义评测SemEval2007的task#5上可比较的最好无指导系统。对这两个模型进行试验对比可发现N-gram模型性能优于词模型,也表明组合两类模型的结果有进一步提升消歧性能的潜力。     

应用OWL-S实现Web服务合成的语义描述

从Web服务合成的角度出发，研究了Web服务的语义描述，从Web服务的语义描述语言OWL-S的结构入手，详细介绍了应用OWL-S实现服务合成的建模过程的语义描述的方法．并通过一个行程安排的实例进行具体的分析。     

传统搜索引擎与语义搜索引擎检索服务比较研究——以雅虎和Kngine为例

以雅虎和Kngine为例,介绍传统搜索引擎和语义搜索引擎的检索服务,对两者作比较分析,指出传统搜索引擎的不足和语义搜索引擎的优势,并对未来搜索引擎的发展做出展望。     

基于本体论和标记图相似性的Web服务匹配算法

随着各种已有Web服务数量的日趋增加，如何快速发现可用的Web服务变得愈加重要。而随着语义Web服务的不断发展．Web服务发现也从原来的单纯采用关键字或简单分类逐渐转变为更多地使用语义信息。发现的关键在于匹配，而目前一些较成熟的技术，如OWL—S，采用了本体技术对Web服务进行描述．因此，文章提出了一个基于图相似性的本体匹配算法．通过构建Web服务本体并转化成标记图进行匹配．实现语义Web服务描述的匹配，从而准确快速地发现满足特定需求的Web服务。     

一种基于用户路径模型的搜索引擎检索性能度量方法

 搜索引擎是信息时代人们获取所需信息的重要手段,搜索引擎性能度量方法也成为了一个重要的研究课题.本文分析了国内外搜索引擎检索性能度量的研究状况,提出了一种基于用户路径模型的性能度量方法.从用户搜索行为的角度研究了用户行为模型,通过抽象用户行为模型到路径模型的映射,给出基于用户路径模型的搜索引擎检索性能的评估步骤,针对度量数据给出了成功搜索度量方法,并通过度量平台的实现验证了该度量方法的实践意义.     

搜索引擎系统中个性化机制的研究

随着Internet的飞速发展，搜索引擎系统越来越成为信息检索领域中的研究热点，文章针对传统搜索引擎系统的缺点．设计了一种新型个性化搜索引擎系统的体系架构，能够针对不同用户提供不同的检索结果，并给出了系统中个性化机制的相关算法。模拟实验表明，该结构和算法能够有效地提高检索结果的准确度。并且具有良好的可适应性。     

基于本体的语义搜索引擎的概念体系结构研究

未来的WWW搜索引擎将不只用于文字搜索,它应该能够理解Web页面的内容,在其上执行逻辑推理,实现复杂的搜索查询并反馈准确结果。创建了一个用于语义搜索引擎的概念体系结构,讨论了其中的构件以及它们之间的交互过程,并证明了此概念体系结构的优越性。现今推理引擎的问题是它们不支持健全的知识库,所以功能限制在了代码验证上。这里提出的概念体系结构不存在这个问题,该体系结构中的推理引擎具有一个完整的知识库。此外,通过使用W3C推荐的OWL语言,语言标准化的问题也得到了很好解决。     

搜索引擎面临的挑战及发展趋势研究

搜索引擎已经成为互联网上最重要的工具之一.回顾了搜索引擎的起源和发展进程,对现有搜索引擎面临的挑战做了详细的讨论,并指出了今后网络信息搜索引擎的几个重点发展趋势.     

Web中文搜索引擎研究

随着网络信息量的爆炸式增长,人们查找信息越来越难.Web搜索引擎的出现在一定程度上解决了这种矛盾,介绍中文搜索引擎技术时,首先讲述搜索引擎的发展简史和基本框架,然后介绍各组成部分的工作原理和关键技术.最后对中文搜索引擎的发展进行展望,总结出中文搜索引擎的主要发展方向是:个性化搜索、智能化搜索、多媒体搜索、对等搜索.     

基于JAVA技术的搜索引擎的研究与实现

在理论研究的基础上,本文还利用Java技术对搜索引擎的三个核心部分即网络蜘蛛、网页索引、搜索进行了实现。索引和搜索部分借助Lucene全文搜索引擎库中的Java类进行实现。实现搜索引擎的个性化,使搜索引擎具有自我学习的功能,能自动地适应用户的查询需求,并能对用户进行智能分类从而为搜索引擎的个性化提供依据。     

近似镜像网页检测算法的研究与评价

当前在WWW上有众多的近似镜像web页面,如何快速准确地发现这些内容上相似的网页已经成为提高搜索引擎服务质量的关键技术之一.为基于关键词匹配的搜索引擎系统提出了5种近似镜像网页检测算法,并利用“天网”系统对这5种算法进行了实际评测.另外还将它们与现有的方法进行了对比分析.本文所论述的近似镜像检测算法已成功地被用于消除“天网”系统的重复网页,同时也可广泛应用于数字化图书馆的搭建.     

对搜索引擎中评分方法的研究

针对搜索引擎评分较为困难的问题,文中提出了一种评分方法.该方法使用协同过滤技术,在同一兴趣组中各用户所提供的搜索结果集的基础上,采用文中提出的并行关联规则算法对各用户的局部有向图进行预处理,找出兴趣组中各成员都感兴趣的页面.然后对这些页面的内容和超链接附近出现的文本以及链接结构进行分析.计算权威页面和引导页面,以找到虽不包括在检索结果中,但相关的页面.此外,在对所获得的页面进行评价时,除考虑Web页自身的链接结构和兴趣组中查询用户对页面的评价,还考虑兴趣组中其它成员对页面的评价和所有成员对页面的使用情况等因素,从而使推荐给用户的页面排序更加合理.     

Product catalogue management with Semantic Web Services

A key requirement of the Information Technology Infrastructure Library [1] is that services provided to customers are described in a service catalogue. Automating a service catalogue has many operational benefits, but can be complex and difficult to maintain. This paper looks at some of the issues and examines how the emerging technologies of the Semantic Web and Semantic Web Services can be deployed to address them.     

Design and Implementation of a Fixed-Mobile Convergent Music Search Engine (FMC-MUSE)

Query by Singing/Humming (QBSH) is a most natural way for music search. A music search system can help music finders search songs by matching a part of melody by singing or humming. Many music information retrieval techniques have been developed to carry out music search for years. On the other hand, thanks to the rapid growth of mobile wireless Internet technologies this decade, music search applications can be implemented on hand-carried devices, such as cellular phones, to conduct music search anytime and anywhere via any available networks, such as Wi-Fi, UMTS, WiMAX to the emerging 3GPP-LTE networks. In the past, little studies had ever been revealed about how to design and implement a lightweight music search engine over a fixed or mobile Internet. In this article, we aim to elaborate a practical skeleton of developing a simple music search engine over fixed or mobile networks—a Fixed-Mobile Convergent Music Search Engine (FMC-MUSE). FMC-MUSE can process music queries by QBSH from fixed or mobile clients and return a dataset containing the search results and meta-info back to music finders via ubiquitous networks.