基于语义Web的数字图书馆应用研究

研究了基于语义Web的数字图书馆应用,从语义Web和数字图书馆的角度,分析了基于语义Web的数字图书馆.通过将语义Web技术RDF、OWL等关键技术应用到数字图书馆的资源层、元数据层、本体层以及应用层,找出了应用的主体以及方式,并根据在实际应用过程产生的问题提出了相应解决的建议.     

语义空间系统:语义Web技术的新应用--基于语义整合Web资源与服务

通过介绍新近出现的语义Web应用——语义空间系统CS AKTive Space 和miAKT,探讨了目前语义Web应用和语义Web技术现状及发展趋势,指出了目前语义Web应用发展中需要重点解决和研究的问题.     

基于语义Web的企业知识集成研究

在分析企业知识集成中存在的问题和语义Web的层次模型的基础上,以语义Web为技术支撑,探索基于语义Web的知识集成思路,提出一种基于语义Web的企业知识集成框架模型,并对其实现的关键技术作了进一步的阐述,该模型可以有效解决企业内各异构知识源的语义集成问题.     

Ontology与语义Web环境下的数字图书馆

本文结合实例介绍了语义Web的概念、体系结构以反对图书馆的影响,结出了Ontology在信息科学领域的涵义以及与数字图书馆的关系,并指出Ontology在数字图书馆中的应用主要涉及到数字图书馆的信息组织和信息访问两个方面.     

面向语义Web的本体学习研究

语义Web的创建需要一套共同的标准概念体系,即本体(Ontology)。本体的构造手段仍然是以手工构造为主,效率和准确率都非常低,很容易导致知识获取的瓶颈。本文给出一个半自动化的需人工干预的本体学习体系结构,采用平衡的协作建模方式来构造语义Web中的本体;介绍了基于以上体系结构的本体学习的处理过程,并讨论了领域概念抽取,概念之间关系的抽取等关键技术。     

语义Web关键技术浅述

当前语义Web的研究总体上还处于起步阶段,主要集中在本体层及其以下各层,XML、Ontology和RDF作为实现语义Web所依赖的技术,是语义Web的关键。本文首先介绍了语义Web,进而能过其层次结构对三大关键技术进行了分析说明。     

基于语义Web的信息检索技术研究

以信息检索为应用背景,引入Web语义与Agent技术;通过语义Web丰富的描述能力和强大的逻辑推理能力来准确地描述信息资源,以Agent完成用户交互、信息检索、信息过滤、结果返回,构建了一种基于语义Web的信息检索模型,从而满足用户对信息检索的需求。     

基于语义Web的网络教学知识管理系统研究

探讨基于语义Web的网络教学知识管理系统,设计和实现包括教学、档案管理、目标制定、进度管理等主要功能的原型系统,探索本体技术在知识管理领域使用中的解决方案.     

电子政务语义互操作初探

电子政务互操作技术是实现电子政务信息共享的关键，目前对电子政务互操作技术的研究还主要集中在语法层次上，而对语义互操作的研究还处于起步阶段。本文从元数据、知识本体和语义Web的角度初步讨论了如何解决电子政务领域的语义互操作问题，并提出了一种电子政务语义信息交换的参考模型。[编者按]     

基于语义Web技术的数字化图书馆模型

随着电子技术的发展,网络崛起和信息时代的到来,传统的图书馆文献处理和服务已经不能满足用户的需求,数字化图书馆的创建成为研究热点。本文主要针对在语义网环境下的数字化图书馆创建问题展开讨论,以基于本体的元数据建模为基础,提出了数字化图书馆中的数据管理模型。     

语义网环境下的信息资源整合模式

语义网是当前WWW的扩展，其目标是帮助人类和计算机更好地协同工作。作者分析了语义网环境下信息资源整合的背景、特点及体系结构，本体在数据层、元数据层和表现层等三个信息资源整合层面上的应用模式，指出亟待解决的问题。     

语义Web层级论析

对目前语义Web的研究进行了综述,重点论述了语义Web七个层级的体系结构。认为语义Web的实现依赖于XML、RDF和Ontology三大关键技术,即语义Web的第二、三、四层。阐述了语义Web当前所面临的问题,分析了国内语义Web的研究状况。     

基于语义网技术的企业信息资源整合研究

为了弥补传统企业信息资源整合的不足,在语义层面实现企业信息资源整合,文章参考T.Berners-Lee提出的语义网结构层次模型,分析已有信息资源整合模型的优劣,探讨语义网技术在信息资源整合中的运用,从而提出一种可操作性较强的企业信息资源整合模型,并从技术层面探讨了模型的实现,给出具体的实例。     

语义网环境下基于本体的知识集成研究进展

本文以Web of Science数据库为数据来源,利用文献计量学方法,从文献资源的著者、学科以及国家和地区分布等方面进行统计分析,探讨语义网环境下基于本体的知识集成研究进展.同时利用CiteSpace3.7.R8可视化软件对文献的引文和关键词进行可视化分析,发现热点和经典文献,为进一步的研究提供借鉴.     

基于本体的竞争情报语义整合与分析研究

针对现今的信息资源整合技术无法有效地解决不同数据源之间的语义异构问题和传统的竞争情报分析技术无法获取高质量的深层情报知识,构建了基于本体的竞争情报语义整合与分析模型。该模型利用本体理论与方法对网络异构信息进行有机整合,解决信息孤岛和语义异构问题;并在此基础上实现语义层面的竞争情报自动分析和智能分析,有利于提高情报分析的准确率和效率。     

LISA中关于"语义网"的文献定量分析

本文从载文量、著者、期刊、主题等角度对从LISA数据库中检索到的1999—2004年间的有关语义网研究的文献作定量分析,探讨世界范围内语义网的发展和未来走向。     

语义网描述语言比较研究

语义网是对WWW的延伸 ,从而使得网络中尽可能多的信息都是具有语义的 ,是计算机能够理解和处理的 ,便于人和计算机之间的交互与合作。其研究重点就是如何把信息表示为计算机能够理解和处理的形式 ,即知识表达问题。通过比较几种典型的语义网描述语言 :RDF(s)、OIL、DAML OIL以及OWL ,分析了它们的优点及不足     

基于数据挖掘的Web文本语义分析与标注研究

在领域本体已知和文本语义标注主要步骤的基础上,本文用数据挖掘技术实现文本语义信息的获取,提出了文本语义分析与标注的基本思想和处理流程,深入探讨了用聚类分析完成实例分析与标注过程,用关联挖掘和分类方法完成实例间关系的分析与标注过程。     

语义Web与网络信息过滤

分析了信息过滤的方法、实现技术和存在问题，介绍了语义Web的定义、关键技术、体系结构，以及对网络信息过滤的意义，指出基于语义Web的网络信息过滤是实现智能信息过滤的发展方向。     

语义Web运作机制的认知语义学基础

人工智能与人类智能本质上的不同在于对语义的理解上。人工智能尚不完全具备人类智能对语义理解的意向性或语义性,更欠缺人类理解语义时的思维推理能力。本文从讨论语义Web的运作机制入手,探讨其运作机制的认知语义学基础,旨在阐释人类对语义理解的认知过程,以期能将此认知过程应用到人工智能语义Web的运作设计中,最终使其更加具有人类的意向性。