领域本体的关系抽取研究

利用机器学习和自然语言处理技术中的有关方法,研究从语料中抽取概念关系为领域本体构建服务。对等级关系以及领域关系的抽取方法作详细阐述,并通过实验证明该方法是有效的。     

基于本体的语义检索技术研究与实现

在本体基础上通过语义相似度和相关度的计算,利用语义推理将描述的隐含语义显式化,以充分挖掘出与检索内容相关的信息,实现相关信息的语义融合,提高查准率和查全率。研究基于本体的语义相似度和相关度的计算方法,并通过该语义检索方法的实现,证明该方法在语义检索系统开发中的可行性。     

基于本体构建的协同推荐研究

通过构建领域本体,利用用户兴趣与领域本体中概念的映射关系,构建用户兴趣本体,发掘用户兴趣模式。研究用户兴趣本体相似度的计算方法,并通过用户兴趣相似度进行垂直加权,通过时间新颖度进行水平加权,从而利用改进的加权关联规则挖掘算法对用户感兴趣的领域本体中的概念进行挖掘,实现面向内容的协同推荐。     

零售企业物流领域本体模型构建

构建基于本体的零售业物流领域模型,该模型能够明确清晰地定义企业中各个概念以及概念之间的关系,使得各领域的用户都能够清楚地理解和交流,从而能够很好地做到企业知识的共享和重用.以物流领域中入库验收为例详细介绍构建企业本体的方法和步骤.     

栏目剧的叙事本体和情节模式

电视栏目剧的出现在中国电视节目的发展历史上具有非同寻常的意义。电视栏目剧是对电影、戏剧、电视剧、小小说、方言评书、谈话类节目、互动参与性节目特点的综合。它既不是电视剧,也不是情景剧,是电视与栏目的一种嫁接。强调故事性、情节、悬念,在顾及受众视觉快感的同时更重视挖掘其社会价值,电视栏目剧以其情节性很强的叙事结构和人性化的表达方式,使观众得到娱乐消费,也传递了节目的意旨。     

基于ontology的语义检索模型架构

目前的web信息检索中，存在着检索效率低下的问题，很难满足普通用户基于自然语言的检索要求，也不具备语义推理能力，无法实现智能化的检索。而源于知识工程和人工智能领域的本体理论和技术，能够很好地处理自然语言理解问题和具有基于语义的推理机制，因此成为改进传统信息检索方式的良好工具。本文就运用本体理论，在对目前的各种研究进行了调查以后，区别了几个关键的容易混淆的概念，然后提出了一个基于ontology的、web环境下的语义检索系统的结构模型。     

网格技术在企业知识管理中的应用探析

企业知识管理能够加强知识的交流与共享责任的宣传，驱动以创新为目的的知识生产，并将其融入到企业的知识服务中。在对企业知识管理的内容进行划分和界定的基础上，针对目前企业在知识管理实现上所存在的有关知识的语义表达、新知识的发现，及隐性知识的交流环境等方面的制约瓶颈，论述了基于网格技术的知识网格系统的结构体系，进而分析了网格技术在企业的知识发现、知识组织与存储，以及知识服务的管理环节中的应用。     

基于User-Ontology的图书馆用户数据挖掘研究

鉴于目前图书馆用户数据挖掘精度与效率不高的问题，本文提出一种基于User—Ontology（用户本体）的图书馆用户数据挖掘的研究思路，从而在语义层面上实现对用户数据的挖掘。文章首先分析了图书馆现有用户数据挖掘中存在的主要不足，其次介绍了目前国内外不同领域用户本体的研究与构建情况，最后在构建图书馆通用用户本体的基础上，提出了基于用户本体的图书馆用户数据挖掘系统的优势、总体框架与功能构成。     

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。     

知识组织系统中关系模式的应用比较

文章以医学数字信息资源知识组织为案例，对领域本体、目前常用的医学数字信息资源知识组织的工具《医学主题词表》和统一医学语言系统的语义网络进行对比研究，深入分析了三者的联系和区别，在此基础上讨论了知识组织体系中的关系模式在知识组织中的应用特点。信息资源知识组织有赖于领域本体的完善，而领域本体高质高效的构建和应用需充分发扬和整合主题词表和语义网络的成果，即利用叙词表已经规范了的专业概念和语义网络定义的语义类型。