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语义网技术的发展促进了石油领域中多学科本体之间的整合技术的发展。随着数据的规模的增大,传统的基于关系型数据库的数据存储和信息检索等存在较多问题。对此,提出了一个基于Neo4j数据库的领域本体构建过程,专注于改进数据存储和信息检索两个方面。首先,提出了一种基于图形数据库Neo4j的大规模本体数据存储问题的解决方案,通过设计一种基于Neo4j的存储模型配合分布式存储机制,实现存储空间的高效利用。其次,在Neo4j数据模型的基础上,设计了一种两层索引结构的检索算法。实验评估表明, 提出的方法与基于关系数据库的方法相比,在数据存储方面可以节省10%以上的存储空间,在信息检索方面将检索效率提高了30多倍。 相似文献
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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。 相似文献
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一种基于本体的语义Web服务发现模型 总被引:1,自引:0,他引:1
Web服务已经成为互联网中最为重要的一种计算资源和软件资产,Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战。Web服务发现的关键是Web服务的语义描述的准确性和Web服务检索引擎的检索效率。提出了一种基于本体的Web服务描述方法,采用OWL-S对Web服务进行语义描述,并提出了针对性的Web服务检索引擎。通过试验,该模型结合语义Web服务技术实现Web服务的动态查找与组合,可提高Web服务发现的查全率和查准率。 相似文献
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语义Web服务在进行服务发现时,需要按顺序依次匹配注册库中的服务,这将大量时间浪费在不相干的服务上,从而造成服务发现效率低下。针对该问题,提出了一种新的基于文本聚类和概念相似度的语义Web服务发现方法。该方法主要分为两个阶段,第一阶段根据服务源文件中的描述性文本信息将类别一致的服务聚类到一起,在此过程中利用了向量空间模型对文本进行表示和处理,并在前人的基础上提出了一种多重混合聚类算法MHC;第二阶段进行服务间的功能属性匹配,结合本体概念层次树中有向边的深度、强度以及概念的继承度等因素计算概念间的语义相似度。最后,实验结果表明,提出的方法在兼顾匹配准确率的基础上,大大提高了匹配效率。 相似文献
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