基于本体的Web服务合成研究*

在对Web服务和Web服务合成的概念，以及OWL S提供的Web服务上层本体和基于本体的Web服务合成描述进行介绍后，指出OWL S对Web服务合成的描述能力有限，应针对Web服务合成进行基于本体的语义扩充。通过实例介绍如何在WSDL定义的概念基础上扩展得到基于本体的Web服务描述，在给出的Web服务定义的基础上讨论Web服务可合成性的定义，它是未来Web服务自动合成的前提和基础。     

一个基于本体的Web服务查询弱化算法

传统的基于UDDI的Web服务查询算法对于服务提供者与服务发现者之间术语不一致的问题无能为力,为了解决这个问题,本体被引入Web服务之中,目前已经有一些新的Web服务查询算法把本体考虑进来,但是这些算法虽然提高了查全率,却在一定程度上降低了查准率.本文主要从提高查准率和用户满意度的角度,讨论了一个基于查询弱化技术的Web服务查询算法,并把该算法和另外一个算法作了简单的比较分析,然后用一个实例验证了算法的有效性.     

基于领域本体实现Web文本挖掘研究

为弥补改进传统Web文本挖掘方法缺乏对文本语义理解的不足,采用本体与Web文本挖掘相结合的方法,探讨基于领域本体的Web文本挖掘方法。首先创建Web文本的本体结构,然后引入领域本体“概念-概念”相似度矩阵,并就概念间关系识别进行描述,最后给出Web文本挖掘的实现方法,发现Web文本信息的内涵。实验中以网络媒体报道为例,通过文本挖掘得出相关结论。     

基于本体的Web信息抽取研究综述

基于本体的Web信息抽取就是以所构建的本体为核心,利用本体中已定义的概念、分类层次、关系、函数、公理和实例及一些必需的外部资料对Web页面进行信息提取,得到结构化的知识并保存的过程,这一技术已经成为国内外研究的热点之一。文章介绍了信息抽取的历史,给出了基于本体的Web信息抽取一般体系结构模型及相关实现,系统地分析比较了各种基于本体的Web信息抽取方法,指出了目前这些方法实现的关键、得到的结果及其不足之处,展望了Web信息抽取发展的方向。     

ODL:一种基于本体的新型数字图书馆

文章提出一种新型的基于本体的数字图书馆框架ODL。它通过本体为基础的概念级支持,将传统索引和搜索方案中基于关键词的方式扩展到基于知识的方式。同时讨论了这种新型模型下的数字图书馆关键技术,包括基于本体的内容组织、基于本体的信息集成和基于Web的本体学习等。     

基于维基技术的本体构建方法探讨

本体作为一种新的知识组织方式,可以解决知识的共享和重用问题,是目前信息科学领域的热点问题之一.针对目前本体构建中存在的问题,本文提出利用维基技术这一新的互动开放的信息交流平台,将其贯穿于整个领域本体的构建过程,网聚大众智慧和力量,以期有效解决语义web内容的可获取性、可扩展性等现实问题.     

一种基于模块化本体的知识组织方法研究

针对目前知识组织中存在的问题，将模块化本体引入到知识组织中，提出一个开放的知识组织方法,并分析开放知识组织结构、基本原则、本体模块间语义关系及知识组织算法等。该方法能够将知识分割，将其分配给独立的知识用户，使知识用户能够参与知识的共同构建、维护，从而实现知识的开放组织，在一定程度上降低知识组织的复杂性，提高知识组织的质量和协作能力。     

一种基于语义Web的数字图书馆模型研究

网络上分布着大量异构系统,如何通过网络为信息用户提供信息资源的有效访问,提高检索效率是数字图书馆建设的一个重要指标。以传统数字图书馆系统面临的问题为基础,探讨语义Web对数字图书馆的支持,在整合社会网络和以语义标注的多媒体资源的基础上,构建一种基于语义Web的数字图书馆模型。本体的引入可以增强语义,分面检索的应用则加强了模型系统的检索效率。仿真实验表明模型是有效的。     

一种本体驱动的Web信息检索模型及实现

本文提出一个本体驱动的Web信息检索模型以解决当前Web信息检索中存在的问题(如查准率低),并分析了该模型的关键组件用户提问分析组件、查询组件。在实验中,选择抽水蓄能领域资源简单地实现了该模型,向用户提供基于抽水蓄能本体的概念查询和语义扩充查询、语义缩小查询三种查询途径。该模型能够改善用户查准率和满意度,实现对该领域资源的智能化检索。     

基于领域本体的Web信息抽取方法的设计与实现——以网易汽车资讯网页信息抽取为例

以网易汽车资讯网页信息抽取为例,研究了基于领域本体的Web信息抽取技术的设计与实现.     

基于Ontology的Web服务组合方法*

针对基于语法的Web服务组合方法仅能从Web服务的行为上进行服务组合的限制，进行在基于语法的Web服务组合过程中整合与Web服务应用相关的领域本体的研究，得到一种基于Ontology的Web服务组合方法。该方法通过从行为上和功能上满足用户对Web服务组合的需求，达到在语义层次上智能化的整合Web服务资源的目标。     

面向语义网的本体学习技术和系统研究*

针对网络中存在的不同结构化程度的数据,探讨目前用于实现语义网的各种常见本体学习技术、方法及其可获得的本体元素、存在的问题,比较当前融合多种本体学习技术的本体学习系统,分析所采用的关键技术、适用的处理对象以及生成的结果描述。     

面向开放互操作环境的本体存储库研究*

提出一种新颖的本体存储库系统体系结构，支持在大型开放企业环境中的语义信息共享。采用文档方式SOAP Web服务的松耦合机制实现应用程序、用户对本体的存取。系统使用本体Web服务(OWS)封装对本体的操作功能，支持概念的平滑转换，自动检验本体的完整一致性。原型实验显示系统对支持智能信息处理的可行性。     

基于模块化本体的知识组织与服务体系研究*

针对当前知识组织和服务中存在的问题,提出一种基于模块化本体的知识组织与服务体系结构（Mo-KOS）,并分析Mo-KOS自治知识组织的原则、质量控制及其实现流程,探讨自治的、个性化知识服务实施方案。该体系能够向用户提供自治的知识组织、自治的个性化知识服务。     

面向语义网的本体表示

本体将在语义网中起至关重要作用。它通过提供共享的并精确定义的术语源,将语法的互操作扩展到语义的互操作。语义网肯定是以XML and RDF为基础,采用分层设计的方法。图2。参考文献8。     

基于Web of Science的本体研究论文定量分析

以Web of Science为情报源，以主题词为检索方式，采用定量分析的方法，从论文的年代分布、期刊分布、作者、关键词以及被引频次等几个方面进行统计分析，确定本体研究领域的核心期刊、核心机构、核心作者和经典文献, 同时对本体的研究主题也进行了基于定量的分析。     

Web服务语义描述方法进展评述

回顾Web服务语义描述的发展过程,详细介绍自OWL-S和WSDL-S之后Web 服务语义描述标准的发展状况,对各种语义描述机制包括SAWSDL、WSMO-Lite以及 RESTfulWeb服务的描述方法SA-REST、hREST、MicroWSMO的特点及应用状况做出研究和评述,并在此基础上分析语义技术在Web上的应用发展方向。     

构建基于Web数据挖掘技术的信息服务系统

介绍Web数据挖掘的种类和方法,提出一个基于Web数据挖掘的信息服务系统结构,该结构以数据挖掘模块为中心,处理数据库、智能代理、Web服务器日志和用户接口多数据源的信息,以改善文献情报机构的服务质量。     

基于本体和DOM相结合的Web信息抽取器

针对基于Web页面信息本体的信息抽取不能准确划定抽取区域的缺点,设计基于本体和DOM相结合的Web信息抽取器。利用DOM树设计对样本页面信息项路径进行归纳学习的算法,该算法能准确划定信息抽取区域,降低页面噪声,实现对Web页面的预处理。实验表明,改进后的抽取方法提高了Web信息的抽准率。