本体技术在用户兴趣建模中的应用研究

用户兴趣建模是个性化信息服务的基础和核心,它的主要构建环节包括了信息获取、模型表示、模型学习更新。通过对现有基于本体的用户兴趣建模思路分析,采用了叙词表改造本体的方法介绍用户兴趣模型的构建,构建过程中应用到了初始本体、领域本体、用户本体和参考本体。     

领域本体的半自动构建方法研究

人机协作的半自动构建本体是目前较为理想的模式。借鉴软件工程中的领域建模、图书馆学中的分类学和本体学习的方法论,由领域专家给出领域的上层知识模式,通过机器学习技术从领域语料库中学习等级关系和相关关系为知识工程师提供参考,将专家的自顶向下和机器学习的自底向上的结果结合起来构建本体。半自动构建领域本体的关键技术在于领域概念的获取和组织,用共现统计算法、关联规则算法、隐含语义索引、Hopfield联想算法获取相关关系,用聚类算法、字面成族、模式匹配获取等级关系,从而完成领域类模型的构建。     

领域本体自动构建研究

本体作为语义基础被广泛应用于信息检索、人工智能、语义网络和知识管理等领域.然而本体的构建和维护工作费时费力,影响了本体的广泛应用.因此,研究者们尝试利用机器学习、数据挖掘等技术自动构建本体,提出诸多本体自动构建的理论和方法.本文在总结现存本体自动构建方法的同时深入研究了基于FCA(Formal Concept Analysis)的本体自动构建方法,主要包括:基于PAT-Tree的统计分词,文档特征选择,基于文档-关键词的形式背景生成,最后用FCA构建本体.实验表明,基于FCA的本体构建方法明显提高了本体自动化的程度,构建的本体具有较好的可信度.     

基于OWL的《中国分类主题词表》本体建模设计分析

OWL具有优良的语义定义性和充分的表达性,可对《中国分类主题词表》转换本体进行形象化描述,并将类目关系与语义信息精准表达出来.《中国分类主题词表》的本体建构方案需将主表与附表分开处理.主表应以类目间关系作为本体处理的重点,以同一关系、等级关系、并列关系和相关关系作为本体处理的基本关系;附表的处理应以词语为中心类,以类号为属性值,以便与叙词表和自然语言系统实现互操作.     

情景敏感数字图书馆服务系统用户情景的本体建模

文章提出用户情景敏感数字图书馆中间件系统框架,论述了用户情景本体建模方法研究现状,根据数字图书馆的实践特殊需要确定用户情景敏感服务所要描述的五大类情景,利用OWL对这些情景进行本体建模,并对情景模型的初建和更新进行探讨。     

基于本体的石化产品知识建模和推理

缺乏共享的语义信息是石油化工领域知识共享中面临的问题。本研究在维基百科和领域专家的帮助下,通过建模工具Protege4.1,建立了石油化工领域本体,并在此基础上用FACT++实现了本体的推理和基于OWL-DL的查询。     

情景本体研究综述

参考国内外核心文献,从概念、发展历程、研究方法与趋势等角度,对情景和本体研究分别进行综述性分 析,并着重阐述两个概念从隔离到逐渐融合的历程及情景本体的构建、集成、应用方法,为今后的相关研究提供理论 依据与支撑。同时指出情景由单一学科、单一应用逐渐多维发展,情景本体建模将成为解决实际问题的重要方法之 一,且本体集成在多维情景建模及多维知识融合上的应用等研究成为新的发展趋势。     

情景本体研究综述

参考国内外核心文献,从概念、发展历程、研究方法与趋势等角度,对情景和本体研究分别进行综述性分析,并着重阐述两个概念从隔离到逐渐融合的历程及情景本体的构建、集成、应用方法,为今后的相关研究提供理论依据与支撑.同时指出情景由单一学科、单一应用逐渐多维发展,情景本体建模将成为解决实际问题的重要方法之一,且本体集成在多维情景建模及多维知识融合上的应用等研究成为新的发展趋势.     

基于PROMPT的本体映射实例分析

本体语义互操作可以有效促进相关本体基于语义的互联互通.目前,异构本体的语义互操作主要是通过本体映射来实现.本文以医学领域中的公共卫生领域疫情监测本体与医学领域顶层本体(BioCaster 和 UMLS Semantic Network)为研究案例,通过基于字符串匹配与锚遍历相结合的PROMPT系统,探讨两个本体的语义相似性,旨在从中发现两个医学本体间的相似性特点,为医药卫生领域本体语义互操作解决方案的优化提供一定的实践基础,从而促进语义网环境下医药卫生信息资源乃至其他领域中信息资源一体化.     

领域本体的作用及构建实例

概述本体相关理论,在分析本体对实现数字内容有效组织、语义检索、语义导航和个性化服务等的重要作用基础上,综合现有本体构建方法构建一个书店本体,以供后续研究者参考.     

水稻本体实例构建研究

实例是本体的重要组成部分,它在很大程度上决定了本体的可用性。而目前本体实例构建的难度甚至超过了本体构建本身,大多实例的获取、更新和扩充依靠人工完成,既花费大量时间,又难以保证质量。文章在已完成的水稻本体概念框架基础上,利用神经网络方法进行半自动水稻实例抽取,提出水稻本体实例构建框架。统计数据表明,该方法能够有效地提高本体实例构建效率,大幅度降低手工劳动水平,提高本体实例质量,为本体实例构建和本体走向实际应用提供了思路和方法。     

学科领域本体的构建与进化*-以经济学领域本体为例

概述国内外领域本体构建方法及本体进化的研究现状；介绍以《中国分类主题词表》为基础构建“经济学领域本体”初始版本的基本过程，阐述经济学领域本体进化的基本设想，以及具体进化过程及方法，包括获取进化实验数据集，抽取候选关键词，获得本体新概念，建立概念关联等。     

领域本体学习方法和技术研究综述

分析本体学习的内容,对本体学习的发展进行评述;对领域本体学习过程中的几个关键任务——领域概念抽取、概念关系的识别进行深入的分析;总结领域本体学习的发展趋势。     

刍议院士文库及其数字化

论述了建设院士库及其数字化的重要性，并对其可行性与一些相关问题进行分析、研究与探讨。     

集成化本体管理平台的设计与实现

文章以本体管理与服务平台的建设为主线,首先分析了集成化本体管理和服务系统的应具备的各项功能,并设计了系统的整体架构。其次从本体注册、三元组检索、可视化展示和webservices等方面详细介绍平台的实现思路。文章最后对目前项目进行总结并提出了未来研究的重点方向。     

面向文本的领域本体学习方法与应用研究综述

根据本体构成的要素 --概念、概念间关系、公理,结合文本的非结构化特点,总结梳理当前从文本中自动获取领域本体概念及概念间关系的主要方法的思路、特征和适用范围,并运用两个实例解析面向文本的领域本体学习的具体步骤和实现过程。最后讨论存在的主要问题和进一步的研究方向。     

领域本体整合的问题及对策研究

领域本体整合是在某一特定领域中已有本体的基础上生成新的本体。根据原有本体的改变程度,领域本体整合可进一步分为浅层整合与深层整合。目前,在领域本体整合中存在概念分类体系问题、构建技术问题、本体进化问题和实用性问题。针对这些问题,应采用重构领域本体高层分类、构建基本类间关系本体以及语言分层转换等方法进行领域本体的整合。图1。参考文献10。     

大型Ontology构建工具KAON的使用和评价

分析了大型Ontology构建工具KAON的工作原理和基本功能，分别介绍了其对Ontology的文件处理、内容编辑和功能设置等功能，同时给出相应的使用评价和体会，文章的目的是通过推荐使用KAON，促进我国图书情报领域对Ontology构建的关注和研究，示范本体论的构建方法。     

利用叙词表构建本体的方法研究

本文介绍了本体和叙词表的定义及主要用途,论述了叙词表和本体的相同点和不同点,提出了基于叙词表构建本体的方法及主要步骤,并且利用构建历史本体的实例,阐述了构建一个领域本体的主要过程。     

国外本体协调研究前沿进展及热点分析

近年来国际学术界在本体对应研究方面呈现三个主要特征:一是投入了更多关注,使相关研究日臻成熟;二是在开放语义网络环境下,研究人员更青睐于多本体的匹配与对应,并且本体对应已成为学术界构建适于分布式网络结构的多本体协同系统的主要手段;三是越来越多的研究成果已经从基础理论研究转向了针对具体问题的实证研究。但开放性、分布式的语义Web环境对现有不同本体间的协调应用提出了挑战。通过对2000年以来国际学术界关于本体协调相关文献和研究成果的梳理,阐明了以本体映射为核心的本体协调各要素之间的关系,并对本体合并、本体集成与本体对应三条本体协调主要发展路径的前沿热点进行了分析,指出未来本体协调的相关研究将继续沿着"本体构建→本体合并→本体集成→本体对应"这一总体路径向前发展。