基于语义网技术的生物学数据集成研究

目前生物学研究十分依赖生物数据的有效性和可靠性.为了构建新的生物知识,来自不同数据源的生物数据必须集成.本文首先介绍了主要的语义网技术及其在生物学数据集成中的应用.接着分析了由于生物学数据的特殊性,语义网技术在生物学数据集成中也面临了一些挑战.最后指出了语义网技术在生物学数据集成方面研究的方向.     

一种基于语义网技术和本体的数据集成方法

研究语义网技术在数据集成中的应用方法。采用规则系统实现对语义网本体语言的扩展,以提高本体语言的表达能力。在此基础上将语义网相关技术系统地应用到数据集成系统的各个方面,包括数据采集、本体构建、本体映射、数据查询和数据持久化。通过一个实例,展示了上述方法的可行性。     

基于数据元的数据集成技术研究

针对当前数据集成方法只能精确到属性级映射的缺陷,提出了基于数据元的数据集成方法。用数据元语义树对实体属性概念的内涵进行语义描述,使实体属性的语义能被计算机理解。然后通过语义计算实现精确到实例级的语义映射,从而完成数据集成。     

基于知识图谱和语义网技术的企业信息集成方法

为了改进企业信息集成和获取的效率,利用基于本体的知识图谱对企业分散异构的信息进行上下文化.在相关领域工业标准的基础上,构建了企业知识图谱,利用基于本体的数据获取技术来统一获取分散异构的信息.对钢铁企业万点受控案例进行分析,结果表明,通过构建钢铁企业运营和维护领域的知识图谱,为分散在企业各处的异构的运营和维护信息提供了机器可处理的一致的描述形式,缓解了运营和维护信息集成过程中的语义互操作问题.以一致统一的方式获取分散异构的信息,简化了工程人员获取信息的流程,提高了工程人员获取信息的效率.实践表明,在良好构建的知识图谱的基础上,企业工程信息查询的查全率和查准率提高了10%~15%,工程人员的信息查找时间节约了20%~30%.     

基于语义网技术的校园网数据整合模式研究

随着校园网中知识资源的增加,这些资源的利用越来越受到数据的异构模式制约。本文在语义网技术的基础上提出了一种基于语义的异构数据的整合模式,为更好的利用知识资源提供了更方便的平台,它在一定程度上改善了现代教学模式,并提高了学生的媒体素养。     

基于隐私保护的语义数据集成

设计隐私保护策略本体,提出一个基于智能体和本体的数据集成的架构,包括知识浏览器、全局本体、局部本体、映射和上下文、隐私保护知识库、隐私策略本体、数据挖掘本体、数据挖掘智能体、集成智能体等,可在保护用户隐私的基础上有效地实现分布异构环境的语义数据集成.并介绍了一个反洗钱领域隐私保护数据集成的实例.     

教育资源语义集成原型系统设计与实现

本文介绍了基于本体的教育资源数据库语义集成原型系统的设计与实现。分析了原型系统的需求、设计目标以及系统结构,选择相应的开发工具并对原型系统的本体浏览和语义查询功能做了说明。     

基于数据拆分的数据集成技术研究

分析了数据集成过程中需要将集中存放的数据进行拆分实际问题,提出了基于字段的纵向拆分、基于记录的横向拆分和基于表的双向拆分等3种数据集成方法,实现了数据集成和资源共享,其思想对于数据集成的过程中需要将各自分布的数据合并起来的实际问题也有很大意义。     

基于本体和树形结构的语义信息集成研究

语义信息集成是目前屏蔽数据之间半结构性、异构性和分布性的主要方法,其目的是为用户提供最大范围的精确数据。以解决信息集成中的语义冲突为目的,采用本体描述全局数据概念、树型结构描述局部数据概念,在此基础上,给出数据的逻辑定义方法,利用相似度计算匹配值来实现数据在语义集成中的匹配,并描述了语义信息集成中的映射算法。最后,给出了实验数据和算法执行结果,验证了此方法的正确性。     

基于本体的XML数据源语义集成研究

提议了一个基于本体的XML数据源语义集成方法,为每个参与集成的XML文档产生一个局部RDF本体,合并局部本体的结果产生一个全局本体.全局本体统一查询访问并在后台局部XML数据源之间建立语义关系,在全局本体上的查询通过从RDF查询到XML查询的转换被处理.     

A deep Web data integration system for job search

0 IntroductionMore and more databases are becoming Web accessiblethrough form-based search interfaces . We call thiskind of Web data“Deep Web”,the online databases“Web da-tabase”,and the form-based search interfaces“query inter-face”. The survey[1]in April 2004 was esti mated to 450 000online databases .As current crawlers ,suchas Google,cannoteffectively query databases , for such data are invisible tosearch engines ,andthus remainlargely hiddenfromusers .Itis of great i mportance t…     

基于语义Web的多功能情报信息自适应检索技术

为了解决传统依据关键字、概念和属性值等检索技术没有考虑不同主体中情报信息间的语义关系,无法提供令用户满意的情报检索结果问题,通过语义Web方法研究了多功能情报信息自适应检索技术。设计基于语义Web的多功能情报信息自适应检索模型,检索模型包括人机交互层、知识处理层以及知识存储层。在知识存储层建立本体语义模型。在知识处理层,从检索的多功能情报信息关键词中推断和其语义有关的概念,依据概念有关词汇对原始查询进行扩展,对语义相似度进行计算。在人机交互层,将用户反馈情况看作判断检索结果优劣的衡量因素,依据相似关键词获取相似结果集,按照反馈因子完成对所有相似结果的排序,把排序结果发送给用户,实现多功能情报信息自适应检索。结果表明,所提方法能够同时保证召回率与精度;排序误差率低;检索结果和用户查询结果最相符,检索结果准确,可令用户满意。可见所提方法检索性能强。     

基于消息语义相似度二分匹配的Web服务发现方法

随着Web服务数量的剧增,Web服务发现是目前面向服务的体系架构中的重要部分。并且成为Web服务研究的一个热点．笔者提出了一个基于语义匹配的服务发现方法．首先,在标准WSDL中进行本体相关的语义扩充,将服务操作中必要的信息进行语义映射,包括：Web服务操作名称以及服务操作的输入消息和输出消息．其次提出了一个基于消息语义相似度二分匹配的Web服务发现方法．实验表明该方法提高了服务发现的查全率和查准率,且具有良好的可伸缩性．最后得出结论：该方法使用WSDL标准规范而不是特定的Web服务语言或模型,因而易于实施;该方法提高了计算机自动发现服务的效率．     

面向语义网的本体整合技术的研究

从领域本体的结构和元素等层次,研究多粒度本体整合方法,开发出面向同一领域的本体整合工具系统．以两个电子类领域本体作为整合案例,分析OWL文件结构特征,抽取本体的主要信息以树型结构进行表示,通过元素层次和结构层次相结合的映射方法,同时采用相似度计算模型并借助本体词典Wordnet和基于统计学的方法,对领域本体进行整合操作,结果不仅实现了基于元素级层次的处理,而且实现了其语义层次上的分析．     

基于本体的数据集成冲突消解

文章在深入分析异构数据集成冲突产生原因的基础上,提出一种使用两层本体来消解数据集成中语法和语义冲突的方法;通过使用数据源模型本体和集成映射模型本体,能够在解决语法和语义冲突的同时进行数据划分和安全控制,可提高数据集成的效率和自动化程度。     

基于语义相似度的Web文档聚类算法

文章提出基于语义相似度的Web文档聚类算法--WDCSS算法,依据文档关键词之间的相似度生成最小树,通过概率统计来确定最小树中相似度阚值,并对最小树中进行切割,同时对较小的子类进行划分合并.实验表明,WECSS不仅能为具有各种不同聚类形状的数据集准确地分析出数据中存在的合理聚类和例外样本,而且避免了用户参数选择所造成聚类质最降低问题.