基于语义网的本体转换模型研究

在语义网络环境下,通常运用不同领域的本体来组织分散于各处的信息资源。为了有效地解决这些分散信息资源的定位和整合问题,本文提出了一种新的本体转换模型,主要从原理和方法论上对该模型框架进行了研究,并对模型的各个有机组成部分进行了阐述,着重讨论了相似度匹配阶段算法的应用原理和语义转换阶段概念映射规则的多种表达方法。     

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。     

本体（Ontology）与语义网（Semantic Web）

概述了本体的概念、原理、建构方法与应用前景，还介绍了语义网的涵义、体系结构及其发展趋势。参考文献7。     

基于语义的馆藏信息检索模型研究

研究了语义网的概念及其层次模型，提出一种新型的基于语义的图书馆馆藏信息检索模型，给出了系统的架构体系，分析了系统实现的关键技术。该系统以语义网及本体为基础，将传统的基于关键词的检索提高到基于语义检索。     

基于多层次的语义网信息检索浅释

在语义信息研究的基础上,从语义网资源的本体、本体文档资源、实例数字资源、语义关联资源着手,将语义网结构分为知识结构层、语义仓库层、逻辑证明信任层、接口互动服务层4个层次,并在此基础上得到多层次语义网检索模式图。     

基于语义网的智能搜索引擎在数字图书馆中的应用

针对数字图书馆现有搜索引擎检索所出现的检索结果无论是在召回率还是在精确度上都不能令人满意的问题,运用语义网理论和智能搜索引擎相关性理论,指出查全率和查准率不高的原因,并提出一种基于语义网的智能搜索引擎来改善查全率和查准率。     

语义网技术及应用研究综述

语义网(Semantic Web)技术是最近几年研究最为广泛的信息技术之一。经过六年的发展,语义网技术无论是在语言的开发、工具的开发、标准的建立上,还是在技术应用上都取得了非常显著的进步。本文通过对国内外该领域近几年来发表的相关文献的系统跟踪,对语义网技术的发展脉络和研究现状进行了全面的总结,详细地描述了语义网体系结构Stack各层的内容及相互关系,并对语义网技术应用的状况进行总结和分析,给出了本体是当前语义网技术研究热点的结论。最后,文章结合图书情报行业的具体情况提出了研究和应用建议。     

基于语义网的e-knowledge组织框架与内容研究

语义网可应用于e-knowledge组织,具有改进知识存储质量、增强知识检索能力、提高知识组织系统的集成性和用户满意度的优势。基于语义网的e-knowledge组织框架由接口层、逻辑层和资源层三部分构成,包含e-knowledge的语义描述、语义匹配、语义互操作和知识可视化等核心内容。     

语义网中重量级本体的设计

通过对本体论中顶层本体、领域本体和任务本体的分析,结合语义网的应用实际,提出语义中重量级本体设计的基本概念、基本要求和基本关系;认为角色概念有丰富的语义描述能力,是重量级本体区别于轻量级本体的重要特征,并试图通过对角色概念的剖析,说明角色概念对语义约束的描述特征。     

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。     

Semantic Web与基于语义的网络信息检索

本文描述网络环境语义检索的需求 ,分析SemanticWeb的组成框架 ,探讨概念集 (ontologies)及其定义和标记语言 ,并介绍基于概念集的信息资源语义标注和语义推理基本过程。     

敏捷供应链中知识服务检索的语义相似度问题研究

针对钢铁行业敏捷供应链本体,通过分析传统的语义相似度计算方法,改进其不足,综合考虑概念、属性和概念间关系这三个影响因素,构建一个语义相似度计算模型,可以有效提高知识服务检索的质量和效率,得到满足知识服务用户需求的信息。     

基于概念和语义层次的领域本体评价研究

领域本体评价是本体论和语义网研究中的重要内容.本文提出了一种基于编辑距离对领域本体中概念之间的相似度进行计算的方法.此外,通过比较给定的领域本体和"黄金标准"之间在概念的实例的安排以及概念本身的等级安排上具有的相似性,可以在语义角度对二者做出相似性判断.本文利用一个已有的军用飞机领域的本体和<中国分类主题词表>进行比较计算.实验结果表明,该方法能较为准确地计算出两个本体的概念集的相似性,也能较好地衡量本体之间的语义关系,从而实现对领域本体的有效评价.     

基于ontology的智能检索技术研究

介绍ontology的概念模型、明确性、形式化、共享性等属性特征,阐述面向信息检索的ontology的层次结构(即顶层on- tology、领域ontology、任务ontology和应用ontology)及其相互关系,研究分析基于ontology的智能信息检索系统的运行机制和系统体系的构建,并以实例说明ontology在深层次检索中的优势。     

基于知识本体的e-learning系统模型构建

本文在介绍e-learning及其系统构成的基础上,引入本体概念,并根据e-learning系统资源的特点构建了学科知识本体,最后提出了基于学科知识本体的e-learning系统模型框架。     

对于知识组织体系概念以及构建模式的一些思考

阐述知识组织体系的概念、类型、功能和作用及其在数字化、网络化环境下的新特点;着重论述本体、语义网和元数据这三项新技术与知识组织体系的联系及其互动发展;归纳当前知识组织体系构建的6种模式,初步分析我国在该领域进行科学研究的问题。     

关联数据驱动的数字图书推荐模型

提出一种关联数据驱动的数字图书推荐模型,为了实现向用户提供跨数据源的推荐服务,首先把图书馆的本地数据与外部相关的关联数据相融合,根据图书馆资源信息的不同的特性,分别构建用户社会关系语义本体知识库与数字图书语义本体知识库,并根据用户对图书浏览的活跃程度,针对不同的用户,采取不同的推荐策略,实现对用户推荐服务的全覆盖。     

学科导航系统语义化研究与探讨

为提升学科服务效能,促进学科资源的有效组织与整合,针对学科导航建设存在的问题,提出利用领域本 体技术构建语义化学科导航。在分析领域本体语义表示机制和学科导航语义关系的基础上,给出了语义化学科导航构 建方法和流程,并以中北大学兵工学科导航建设为例,验证了可行性,经导航功能测试,可以实现语义导航。     

中文问答系统模型研究

问答系统是信息检索的高级形式,也是该领域的研究重点和热点。本文较全面地分析了中文问答系统所涉及的关键技术和知识资源平台,提出了一个完整的中文问答系统处理模型,对系统的运行机制和处理流程作了清晰的描述,最后详细讨论了问答系统中的两个关键算法,即形式化扩展算法和答案抽取算法。     

医学数字资源语义互联模式研究

在充分复用丰富的医学知识组织体系基础上,构建以UMLS为主导的多本体融合的医学数字资源语义互联模式,即一种基于全局本体统控、多种本体融通的模式框架。以UMLS为主导的多本体融合模式由三个基本层和两个链接层构筑。从UMLS本体的全局统控、多本体融合的语义标引机制、多本体融合的语义检索模式、多本体融合的信息集成构架这4个方面详细阐述医学数字资源语义互联的机理。从自然语言处理、智能检索、本体学习、知识发现和专业知识聚类等方面分析医学数字资源语义互联的功能。