基于本体知识查询树的语义路由检索模型

提出一种基于本体知识查询树(OKQT)的混合P 2P语义路由检索模型,通过对路由节点中OKQT的查询,使得用户节点能够根据检索词和OKQT中知识的匹配,在网络中进行快速准确的查询定位,对所需知识进行精确查询。同时对于网络中无法和检索词匹配的查询,通过计算它和其他知识的语义相似度,对检索词进行相应的缩放,返回相应的知识供用户参考。实验表明,这种先定位后查询的方法提高了语义路由效率,具有较强的查准率、查全率和扩展性。     

基于本体的临床试验数据语义查询

临床试验数据的描述中多自然语言、多专业医学术语的特点使得用户难以通过自定义的关键字快速定位所需的资源。该文采用基于本体的方法实现对于临床试验数据的语义查询。该系统的实现步骤如下:使用OWL(Web on-tology language)构建基于ICD-10和ICMJE标准的本体,包含疾病和临床试验类;从Clinical Trials注册库获取临床试验数据,标注为本体中的临床试验类实例;建立临床试验实例与疾病实例的联系;借助SPARQL实现对于临床试验数据结构化的查询。使用上述方法,用户能够通过疾病实例和相关属性的关键字,表达结构化的语义查询条件,精确定位所需的临床试验。与传统的仅基于关键字匹配的查询方法相比,该方法所表达的查询条件能够更加准确地描述用户的查询需求。     

基于本体的关系数据库关键词语义查询扩展方法

目前关系数据库关键词查询技术主要利用关键词的语法匹配,而没有利用数据之间的语义关系进行匹配,导致查询效果往往都不太令人满意。为了改善查询效果,结合本体概念,提出了基于本体的关系数据库关键词查询的语义查询扩展方法,把用户提交的查询关键词扩展为基于本体的语义关键词。实例分析表明,扩展后的语义关键词尽可能符合用户的真实意愿。     

基于本体的语义信息集成中的查询转换

随着计算机的应用的广泛,分布自治的各异构信息源之间要求能够进行信息共享。论文提出了一种基于webservice的语义集成框架,描述了利用本体进行信息集成的过程,提出了进行语义层查询处理的解决方案,给出了一种查询转换的算法。     

基于本体串连的XML语义发现和查询的研究

XML因其灵活性和易扩展性已经成为Web上异构数据转换和传输的标准,但是含有不同模式的XML数据源之间却很难进行相互操作,这给XML数据检索带来了很大的不便.提出一种从XML模式到OWL本体的转换算法,然后借助共享全局本体和同义词典实现转换后的本体在语义上的相互映射,从而解决XML结构异构的问题,最后提出了利用本体串连实现XML语义查询的方法.与传统方法比较,实验结果验证了该方法的有效性.     

基于本体的异构系统语义互操作研究

企业信息系统的互操作是企业动态联盟中企业协作的基础,为了解决企业间异构系统互操作这一基本问题,引入本体的思想,利用网络本体语言(OWL)建立汽摩配产品本体模型,运用网络服务本体语言(OWL-S)建立了一个Web服务本体模型,设计了基于本体的异构系统互操作集成平台,建立了基于本体的异构系统互操作过程中的语义映射规则,描述了异构系统互操作的实现过程;通过原型系统验证了方法的可行性,结果表明:运用本体技术可以改进订单处理方式,增强平台互操作性,为实现异构系统互操作提供了有效的途径。     

基于本体的语义Web中知识获取技术研究

本文探讨了基于本体的语义Web知识获取技术,并用船舶领域作为背景进行实例分析,运用本体表示法对船舶领域知识进行表示,进而实现知识的半自动化获取,验证了基于本体的知识获取方法的效率。     

基于本体的多专业领域知识语义检索系统研究

多专业领域是指由多个专业构成的学科领域,如高速铁路领域由工务工程、牵引供电、动车组、运营管理等专业领域构成.对于多专业领域本体的构建,可以先构建各个专业领域本体,然后根据专业领域之间的关系进行本体集成.面向多专业领域,在本体模型的基础上提出了多专业领域本体模型,并给出了多专业领域本体概念语义相似度计算模型,此模型可作为...     

基于本体的语义相似性研究

为了在信息检索中,从语义层面全面理解用户查询意图,提高信息的查全率和查准率,提出了基于本体的语义相似性和相关性计算方法。该算法充分考虑了本体模型结构的特点和本体间语义距离、本体密集度等因素对语义相似性的影响,提高了信息检索性能。以煤炭矿井工程的知识体系为例,建立了本体库模型,并设计了本体库的树状内存数据结构。通过实验仿真计算验证了本体相似性算法的有效性。     

基于MAS的本体语义Web服务智能搜索系统的设计研究

目前传统Web服务查询缺乏智能语义支持和配置灵活性等诸多问题,无法适应Web用户持续增长的服务性能要求,基于多Agent技术改进的本体语义Web服务检索系统和解决方案可以较好的解决上述问题。在讨论多Agent技术、本体语义以及Web服务的基础上,提出了将Agent表达为Web服务,并通过UDDI发布该服务而将Agent和Web服务融合的解决方案,并设计了一个基于多Agent技术和本体语义的Web服务智能搜索系统。并通过对系统的Web服务搜索实例检测,验证了系统是可用的和有效的。     

基于本体的设计知识建模

研究知识建模问题,以支持设计知识的管理和重用．分析了设计知识管理面临的主要问题：提出了设计知识管理框架,该框架包括3部分：多种知识源设计知识获取、知识建模和设计知识检索;研究了基于本体的设计知识建模方法,包括设计知识本体的定义、基于本体的设计知识库建立、多视图设计知识检索等;讨论了基于本体的设计知识建模的优点．最后以前述研究成果为基础,开发了产品设计知识管理工具．     

基于本体的多Agent语义挖掘系统

在分析语义W eb与本体需求的基础上,提出了基于本体的多A gent语义挖掘系统模型。该系统由用户A gent、匹配A gent、语义中间件、推理A gent、查询A gent、本体库以及语义信息源等组成。并且开发了基于本体的多A gent语义挖掘系统的实验原型,为下一步研究开发比较成熟的软件产品奠定了良好的基础。     

基于语义网格的数字图书馆知识组织中领域本体构建研究

文章分析探讨了数字图书馆建设中面临的问题,探讨了语义网、网格和语义网格的概念以及与本体的关系,提出将语义网格技术应用到数字图书馆的知识组织中。详细论述了领域本体的概念,构建原则,具体构建步骤,选用的构建工具,阐述了图书馆界在本体构建中的技术和人员优势,以及将语义网格应用到在数字图书馆建设中的前景和意义。     

基于领域本体和知识推理的语义互联网应用

介绍了利用基于领域本体(Ontology)的知识库和一阶谓词推理引擎构建的语义互联网(Semantic Web)应用：铁路信息查询系统．该系统通过引入W3C提出的资源描述框架和Ontology,将互联网的标记信息进行语义标注构建事实库．该系统构建了铁路领域的本体集(Ontologies)，依此将从互联网上获取的信号映射到实例，形成语义化的知识库．在此基础上，客户端接收来自用户的查询请求，将其传送至服务器端．并将其提交给一阶逻辑推理引擎，结合事实库和规则库进行处理得到最终的查询结果，客户端以文本和图形两种方式显示给用户．     

基于本体的语义相似性算法研究

随着语义Web不断发展,本体数量不断增加,为了增强Web服务语义的精确度,利用网络距离模型方法中概念层次结构树的结构信息、信息论模型方法中概念的语义信息量来进行边的权重计算,提出了一种用最短路径距离来计算概念间语义距离的简便方法.     

基于本体的语义检索技术研究

随着互联网上信息数量的激增,传统的基于关键字的信息检索技术已无法满足用户的需要。本体作为一种能在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具,能够提高检索的准确率,缩小搜索范围和减少冗余的返回结果。文章介绍了本体的概念及其在语义检索领域中的作用,在此基础上提出了一种基于本体的语义检索模型,并对该模型的检索思想、体系结构、检索机制及功能特点进行了阐述。     

基于本体的教育资源语义检索系统研究

为提高信息检索的准确率和全面性, 在对语义检索技术和领域本体的构建进行充分研究的基础上, 在网络教育资源的检索工作中应用了本体语义的概念, 提出对用户输入的查询条件进行基于本体的查询扩展算法,设计实现了使用Lucene 对扩展后的查询条件进行检索的语义检索模型。实验结果表明, 该检索模型的综合查全率为81郾5%, 综合查准率为83郾1%, 这两项指标均优于传统的关键字检索方法。     

基于AllegroGraph的空间数据语义查询研究

在语义网环境下,对AllegroGraph RDF数据库的空间数据语义表达方式进行了介绍,分析、阐述了其索引机制和查询技术,并通过实验,验证了其处理大规模空间数据语义查询的良好性能.     

面向语义的课程知识本体的构建

相对于目前常用的基于关键词字面匹配的检索方法,语义网的信息组织作为一种全新的信息组织方法和理念,为网络信息组织带来了新的变革。本体是语义网信息组织的核心,本体及其推理能力代表了现代信息组织,特别是网络信息组织的发展趋势,它不仅有利于信息的形式化描述,而且依据本体这种信息组织方法而建立的检索系统,更能满足用户进行语义检索特别是智能检索的需要。面向语义的课程知识的检索以语义理解为基础,在很大程度上揭示了信息语义的扩展性,加大了对知识的处理和理解能力。基于本体的语义信息检索在构建领域知识本体结构的基础上,通过对领域本体资源的语义信息的获取,来理解用户的检索需求,语义描述检索语句和文档的资源,从而实现信息检索。因此,如何构建课程知识本体成为现阶段教育变革的热点话题。本论述以谭浩强所著《C程序设计(第三版)》课本为基础,以创建该门课程的本体模型为例,讲述面向语义的课程知识本体的构建。     

基于位置相关查询的一种语义缓存模型

为了克服FAR算法在位置预测方面的不足，定义了一种语义缓存模型，与传统的语义缓存模型相比增加了对移动单元的坐标和语义片段的时间描述，有助于预测未来移动单元可能的位置．提出了一个改进的RBF—FAR算法作为替换策略，并结合使用RBFNN进行位置预测．实验证明，通过定义新的语义缓存模型，采用新的查询替换策略，再结合神经网络的自学习特性，使得RBF—FAR模型更加灵活，并有效地减少网络负载和查询时间．