基于本体的高校知识分析和推理

以高校知识为研究和应用背景,研究基于本体理论的高校知识本体结构化表示和描述,并采用protege 4.0建立了高校知识本体。同时从高校知识中提取出基本公理、类内公理和类间公理,建立公理库,并采用protege的PAL推理引擎对高校知识进行一致性分析和推理。解决了高校知识语义层次上的信息共享和交互的问题,为高校知识的管理提供语义支撑。     

高校知识本体的构建及应用研究

为了实现高校知识的复用和共享,开发了高校知识本体。根据高校知识对领域本体的要求,提出高校知识本体的建模开发方法,阐述高校知识本体的基本特性和联系,建立高校知识本体的概念分类和部分公理,使用本体开发工具Protege4.0实现了本体,并利用本体实现教师资源个人知识匹配的智能化。通过实例验证了该方法的可行性和科学性。     

ABC_Kmeans聚类算法的MapReduce并行化研究

随着数据的海量增长,数据聚类算法的研究面临着海量数据挖掘和处理的挑战。针对K-means聚类算法对初始聚类中心的依赖性太强、全局搜索能力也差等缺点,将一种改进的人工蜂群算法与K-means算法相结合,提出了ABC_Kmeans聚类算法,以提高聚类的性能。为了提高聚类算法处理海量数据的能力,采用MapReduce模型对ABC_Kmeans进行并行化处理,分别设计了Map、Combine和Reduce函数。通过在多个海量数据集上进行实验,表明ABC_Kmeans算法的并行化设计具有良好的加速比和扩展性,适用于当今海量数据的挖掘和处理。     

软件技术专业知识地图的应用研究

知识地图作为知识管理的工具,研究得越来越热烈。文中旨在结合软件技术专业对知识地图的实际需求,探讨了软件技术专业知识地图的功能,提出了相应的设计思路和总体框架,并在此基础上构建了4种知识地图,即概念型知识地图、流程型知识地图、职称型知识地图和社会关系型知识地图,最后着重探讨了知识地图自动更新中文本自动分类的方法,在一定程度上深化了软件技术专业知识地图的相关研究。     

云环境下高校知识管理平台的构建研究

知识管理就是利用集体的智慧提高应变能力和创新能力,高校的知识非常密集,其创造价值的核心是知识,所以高校的知识管理势在必行。本文分析并得到了高校知识管理的模型,分析了高校知识管理的业务功能,同时在云环境下搭建了高校知识管理平台,并且研究了知识管理的相关技术,如云技术、知识获取、知识表示、知识搜索、思维导图、知识地图等技术。