本体评估方法研究综述

本体是知识共享的重要工具,也是语义Web的支柱.本体的使用是以保证其质量为前提.本体评估为本体构建的质量及本体的选择重用提供了技术支持.分析了本体评估的必要性;对本体评估的现状进行综述,主要包括归纳总结了本体评估的方法及本体评估的基本思路,介绍了本体评估的指标体系,比较分析了本体评估工具;最后提出本体评估存在的问题和进一步研究方向.     

基于Hadoop的Web服务语义可信QoS发现模型

随着Web服务应用的快速增长,用户如何在众多功能相似的Web服务中更加准确地选择出满足自己QoS需求的Web服务是一个亟需解决的问题。目前已有的研究工作存在两个问题,其一是对QoS的量化存在客观性和准确性问题,其二是对服务质量缺乏语义描述,QoS匹配时也仅限于数值上的匹配。针对这两个问题,利用Hadoop的分布式注册、查找服务模式,提出了基于Hadoop的Web服务语义可信QoS发现模型。本模型从数值匹配和QoS语义匹配两方面考虑,首先,用主客观赋权模式为多维QoS属性赋权值,提高QoS属性的客观性和准确性,并加入信誉度参数来提高Web服务QoS属性的可信性;其次,对OWL-S进行了QoS本体扩展,以满足客户对服务质量的语义匹配需求。通过验证表明,本模型能有效解决查询瓶颈和单点失效问题,且能根据用户QoS需求偏好更加准确地找到满足用户需要的Web服务。     

一种基于本体和用户日志的查询扩展方法

为了解决信息检索中存在的用词歧义性问题,提出一种基于本体和用户日志的查询扩展方法。利用领域本体从语义层面扩展用户查询形成初始扩展概念集,结合用户查询日志利用共现度分析对初始扩展概念集进行二次筛选。实验结果表明,与传统的基于局部共现的扩展方法和基于本体的扩展方法相比较,该方法在保障良好鲁棒性的同时,有效地提高了检索准确率。     

基于本体的飞机设计知识组织模型

为了解决飞机设计中知识信息量大和表现形式多样的问题,提出了一种基于本体的知识组织模型构建方法.起初论述了知识组织和本体的有关概念,然后在此基础上提出基于本体的ABC反馈方法,并构造飞机设计知识模型来验证研究成果的正确性和有效性,同时描述了基于本体构建知识模型的优点.     

移动用户兴趣点标记语义映射方法

针对当前移动用户兴趣点标注没有统一的语义本体这一问题,通过对移动用户兴趣点分类,建立了 POI概念本体层次树,将用户标注的POI信息与本体树节点通过一种改进的映射方法建立映射关系,为移动用户标注信息提供统一的规范化语义。实验收集多名志愿者5周的真实标注信息来评价该方法,实验结果表明该方法具有较高的准确率。     

基于Web信息使用改进的无监督关系抽取方法构建交通本体

领域本体是对领域概念及其关系的一种高效合理的展现形式.在构建领域本体过程中,常常遇到的问题就是尽管本体概念完备但概念间关系复杂多样导致人工标记关系代价过高.使用无监督学习的关系抽取算法对包含丰富的领域概念的web信息进行抽取解决了这一问题.然而,传统的无监督学习的算法没有考虑到"单样例多概念对"的问题,导致最终抽取的概念关系不完整.本文利用交通领域的Web信息构建本体,将样例概念关系对权重引入传统的无监督学习方法Kmeans中,解决了此项问题并通过实验证明该算法取得了良好的效果.     

基于蒙古语课程领域语义Web的推理与检索方法的研究

由于蒙古语网络教学相对落后,蒙古语教学资源的重用和利用率较低,并且基于关键字的教学资源检索缺少在语义层面上的处理和表示,导致检索结果不全面和不准确。针对这种情况,提出基于蒙古语课程领域语义Web的检索方法。通过建立教学领域"人工智能(■■)"课程蒙文本体,利用关系数据库MySQL、语义相似度以及推理规则等工具与方法,实现构建基于蒙古语教学领域查询与检索原型系统。实验结果表明,该方法能有效地提高信息检索的查全率和查准率,并且建立了蒙古语教学资源可以共享和互操作的知识层次结构。     

装配公差综合领域本体知识库的构建

为了减少机械产品设计过程中的不确定性,解决装配公差信息在异构CAX系统中共享性差和传递不畅的问题,利用本体丰富的语义知识和语法结构,通过分析装配公差综合领域相关知识,采用网络本体语言OWL定义其中的概念和关系,并采用语义网规则语言SWRL定义其中的约束条件和分配经验。将基于OWL的结构化知识转换成事实、基于SWRL的约束化知识转换成规则,并在推理引擎的基础上构建装配公差综合领域本体知识库。同时开发了基于本体的装配公差综合原型系统,实现了装配公差类型和装配公差值的自动生成。     

甲骨文知识图谱构建中的实体关系发现研究

为解决甲骨文信息处理研究中对专家的依赖性高而专家知识共享率却很低这一突出矛盾,提出构建知识图谱的方案,其核心问题是如何发现实体和实体间的关联关系。基于甲骨文的古籍特征,先通过知识图谱MKD的共词分析发现实体及其关系,再利用甲骨文本体和规则推理发现隐含的语义关系,最后将其与MKD共词关系进行融合。实验结果表明,该方法可以有效解决甲骨文知识图谱中实体关系发现问题。     

一种基于有向无环图的本体内聚度度量方法

目前,随着本体的广泛使用和快速发展,本体在结构与语义上变得越来越复杂。如何对本体的质量进行评估成为本体构建和重用的主要问题。在本体构建过程中,对本体进行评估有利于对本体进行重构和优化,以构建高质量的本体。在本体重用过程中,可以帮助用户在候选本体集中选择最优结构的本体。提出一种基于有向无环图(DAG)的本体内聚度度量方法,首先依据有向无环图的结构提出一组本体内聚度度量指标;然后根据已有的度量验证框架对其进行验证,说明度量指标在理论上有效;最后使用经典本体数据集进行实验,说明所提出的本体内聚度度量方法的合理性和有效性,有利于本体的构建和重用。