基于语义Web的课程检索系统的研究

语义网是万维网的变革和延伸,它在教育中有着广阔的应用背景。本文首先介绍了基于语义Web的教育资源检索系统建模原理,然后利用该模型对课程知识检索系统进行了设计,讨论了该系统中领域本体的构建和核心模块的设计。     

基于语义网的本体整合技术研究

当前网络环境暴露出诸多问题,如网络智能化程度低、网络信息资源使用效率低,从而难以满足用户对查询信息的最佳需求．为解决这些问题,从领域本体设计着手,对基于语义网对本体整合技术进行深入研究,进而为本体整合技术的发展提供相关理论依据．     

语义搜索和UIMA概念初探

介绍了用IBM开源的非结构化信息管理体系结构Unstructured Information Management Architecture(UIMA),来定制自己的文本分析引擎,从而实现语义搜索功能.     

基于社会化语义网的网络学习初探

社会化语义网是在Web2.0和语义网研究和发展基础上提出的新一代Web应用模式,它融合了二者的优势,克服了各自的局限性,将构建语义丰富的社会化互联网络。社会化语义网拓展出一个更加完善的虚拟学习空间,有助于促进知识的协作、共享与聚合,实现精确的语义知识搜索,为网络学习提供了新的学习环境和平台支撑,也为我们创造了新的研究方向与内容。     

构造OWL本体的语义分析方法

提出了一种支持本体构造的语义分析方法,该方法识别和定义概念间的语义联系,并将概念间的语义联系映射或转换成OWL原语.首先讨论了3种最常见的抽象(即包含、聚集和联系)以及它们在本体中含义,然后分析并用实例演示了3种抽象的OWL实现方法.当所有的语义联系都被识别和描述后,就产生了OWL本体的主干部分(即分类、对属性的约束、以及分类间的关系).该研究是发展本体概念模型(OCM)以及实现模型间映射或转换的基础.     

基于语义叠加网的对等网搜索机制

针对目前超结点叠加网络研究中的不足,将语义信息引入到超节点的组织过程中,提出了一种新的对等网搜索模型———SSP2P.模型中结点依据小世界理论在物理上形成自然的区域自治系统(AAS),各AAS依据幂规律选取各域内的超结点,超结点再根据语义关系形成多个超结点语义网(SSN),从而形成一个层次化的超结点叠加网络模型.实验结果表明:该模型在保证系统扩展性的基础上有效地提高了搜索效率,减少了通信开销.证明在超节点叠加网络的构建过程中语义信息的引入有利于对等网搜索性能的提高.     

语义网中基于Kullback-Leibler距离的本体映射方法

提出了一种基于Kullback-Leibler(KL)距离的本体映射方法.该方法将本体中每个概念抽象为一个概率分布,并通过相应的实例数据对其进行估计;对于不同本体的2个概念,通过计算相应概率分布之间的KL距离而求得其相似度.进而求得本体间概念的映射关系.该方法与传统的方法相比,极大地降低了计算的复杂度,并且此算法针对不同的数据类型提出了不同的概念分布的估计和平滑方法,所以能够适用于各种数值类型的概念映射.通过试验,证明了此方法的有效性.     

语义网理论研究

语义网是对当前万维网的延伸和扩展．本文首先阐述了语义网的概念,然后对语义网的体系结构进行了分析．最后,指出了语义网在智能信息检索、企业间数据交换及知识管理、web服务等领域的应用价值．     

语义搜索引擎Smartch的设计与实现

为了将推理与文本检索有效融合起来,提出了一种包含多类型查询的语义搜索引擎体系结构,在此基础上设计并实现了语义搜索引擎系统Smartch.Smartch基于合理的推理流程和图形化定制过程,提供4种形式的搜索服务,分别是基本搜索、概念搜索、图形化定制搜索及关联关系搜索.实验结果表明语义搜索引擎Smartch和传统搜索引擎相比,在本体推理的基础上,查全率和查准率上有一定的提高,图形化定制查询可准确定位用户需查询的概念,关联关系搜索可发现概念之间存在的复杂关系,Smartch实现了一定程度的智能搜索.     

基于WordNet的语义相似度算法改进研究

本体匹配解决了本体异构问题,作为本体匹配的关键技术,相似度算法决定了匹配的精度和效率。WordNet中概念节点的语义距离常作为相似度算法的依据。设计了一种新的语义距离计算方法及相似度算法,并以此搭建一个本体匹配框架进行了验证。     

语义Web中的Trust模型研究

信任对于语义Web来说是非常重要的。受人类社会信任使用的启发,本文提出了一个主观的语义Web信任模型。文中首先对语义Web中的信任相关概念进行了讨论,接着对信任表述,信任度量等关键问题进行了详细地分析,最后是语义Web信任的展望和信任面临的关键技术。     

基于校园网的搜索引擎排序算法研究

搜索引擎是随着Web信息的迅速增加,从1995年开始逐渐发展起来的技术．不断改进搜索引擎的性能,提高搜索结果的查准率和查全率是搜索引擎发展的目标．其中对于搜索结果的排序是一个重要的研究领域．在对一些排序算法的研究和对校园网特点分析的基础上,提出了一种基于校园网搜索引擎的改进算法,结果证明能更好的计算网页相关度,提高查询效率．     

基于语义网的数字化家具模型本体设计与检索

针对传统检索方式在三维模型爆发性增长背景下出现的种种缺陷,以家具模型为切入点,对基于语义网和本体技术的三维创意素材模型的本体构建与检索进行研究设计,实现三维数字模型智能化检索。将本体技术和语义检索与三维模型结合,对不同类型的家具模型进行数字化描述、特征提取及要素分类,通过OWL本体描述语言创建本体,并将本体模型存入数据库从而形成模型素材本体库,根据语义规则构造可被机器理解的检索方式,为实现大众参与下的创新创意设计和产品快速原型设计打下基础。     

基于分布式本体的语义访问控制方法

随着Web服务技术的不断完善和云计算技术的进一步普及,使得原来彼此割裂或很少交互的各安全域之间需要更多更密切的协调和交互动作以完成原来在单安全域环境下难以完成的复杂任务,传统的访问控制方法已经很难满足这些复杂开放环境下的资源保护任务了。本文将语义Web的相关理念和技术引入到现有的基于策略的和基于属性的访问控制方法中,为需要参与跨域访问的各安全域建立安全域本体及其之间的跨域本体,构成跨域访问控制的分布式本体体系,然后以该本体体系为知识库,在跨域访问时进行知识推理,解决了跨域访问控制时遇到的语法异构问题,为异构环境下的访问控制提供了一种新的思路。     

一种利用搜索引擎实现本体映射的方法

提出了一种利用web搜索引擎如Google自动完成本体映射的方法.该方法通过构造句法模式,利用web搜索引擎获得异构本体概念间的上下义关系,产生由本体概念对组成的初始候选映射集.根据本体的概念层次建立一个产生式规则集,从初始候选映射集中去除不符合本体语义的概念对,同时加入符合本体语义但未被初始候选映射集包含的概念对.最后,按照基于互信息的映射选取规则从候选集映射集中自动产生本体映射.实验结果表明,该方法的F-measure可达到75%～100%,能有效地完成本体之间的映射.     

基于语义Web的搜索引擎研究

在分析传统Web搜索引擎的基础上,提出了一种具有语义功能的搜索引擎设计方案：介绍了该语义搜索引擎的实现思路及要解决的关键问题;最后为了缓解查准率和查全率的矛盾问题搭建了一个语义网络模型。基于语义Web的搜索引擎作为一个新的研究方向,对于提高Web的查全率和查准率有一定的参考意义。     

基于语义web的网络化制造知识检索系统

针对传统知识检索方法缺少语义层次互操作的技术缺陷,建立了一个基于语义web的制造知识检索系统的体系结构.该结构包括一系列支持知识共享以促进网络化制造协同的机制.提出了一种基于五元组的语义信息检索模型,建立了一套语义网络化制造知识检索测试方法.最后,经过实例验证该系统能显著提高网络化制造模式下制造知识信息检索的准确率和查全率,为解决区域性网络化制造中的相关知识检索问题提供了一条切实可行的途径.     

一种对语义网上本体查询和检索的新方法

针对语义网信息检索中存在的问题,提出了一个基于语义索引词的语义网信息检索模型SIR(semantic information retrieval).其核心思想是将领域本体转换成全局本体,并从全局本体中提取语义索引词.通过语义索引词进行语义推理,可得概念的逻辑视图.SIR通过语义索引词间的语义关系对网络资源进行检索,解决了在传统的基于关键字的信息检索中只能从句法上对关键字进行分析,无法根据信息资源中的语义关系进行检索的问题.最后分析了SIR的可用性,证明了SIR可极大地提高语义网上信息检索的查全率和查准率.