基于概念匹配的语义检索模型研究

传统的搜索技术,主要集中在关键字匹配方面,基本上没有涉及到语义层次,其查全率和查准率上都无法满足用户的需求;对于当前利用本体推理而实现语义检索的模型,对本体的完整性要求过高,检索范围也局限在某一特定领域;结合本体的知识,利用本体中概念之间关系,提出了一种基于概念匹配的语义检索模型,它减少了对本体完整性的过高要求和对本体的过分依赖,并在一定程度上实现了对用户查询的语义理解和概念区分,扩大了检索领域范围,提高了检索性能。     

基于Ontology的语义检索研究

针对传统的基于关键字检索系统存在的不足,以本体为依据,提出了一种新的智能检索模型。叙述了本体相关理论,分析了本体在语义检索中的应用,设计出一个基于语义检索的结构框架,指出了该智能检索中存在的问题。     

基于概念检索的中文搜索引擎

随着Internet中文信息的增加，智能化引擎已成为中文检索技术未来的发展目标与趋势，概念检索作为一种实现技术有着广泛的应用前景，文中阐述了概念检索的意义，介绍了一种基于概念语义网络且针对特定领域的中文搜索引擎模型与实现。     

基于概念检索的中文搜索引擎研究

在Internet高速发展的信息时代,网络搜索引擎是人们快速获得信息的重要工具之一.然而由于传统的搜索引擎基本上都是采用基于关键词匹配的全文检索技术,导致检索结果不全、无关信息过多.本文给出了一种基于概念检索的中文搜索引擎模型,采用"以网对网"技术来实现概念检索,使搜索引擎从基于关键词的检索提高到基于知识的智能检索.基于概念检索的中文搜索引擎对知识有一定的理解和处理能力,在一定程度上提高了搜索引擎的智能化.     

基于概念检索的中文搜索引擎研究

在Internet高速发展的信息时代,网络搜索引擎是人们快速获得信息的重要工具之一。然而由于传统的搜索引擎基本上都是采用基于关键词匹配的全文检索技术,导致检索结果不全、无关信息过多。本文给出了一种基于概念检索的中文搜索引擎模型,采用“以网对网”技术来实现概念检索,使搜索引擎从基于关键词的检索提高到基于知识的智能检索。基于概念检索的中文搜索引擎对知识有一定的理解和处理能力,在一定程度上提高了搜索引擎的智能化。     

基于概念的视频检索中概念语义匹配算法研究

为了实现基于概念视频检索中从底层内容到查询的语义贯通,应用基于WordNet词典的语义相似度算法,通过对三种不同原理的算法对比应用,得出基于信息量算法在本应用中更有优势,语义匹配可以提高检索精度,最优映射数目为2至3个,以及在目前发展水平下,映射到合适的概念比检测器精度更合适四个重要结论．     

基于本体和语义网的网络教育资源检索研究

随着教育信息化进程的大力推进,网络教育资源的建设越来越受到国家和各高校的重视.语义网提供了语义互操作模型,能有效实现网络资源的发现、共享和集成应用.阐述了语义网、语义检索、本体构建、元数据标准等关键技术,分析了本体与元数据的关系,给出了基于元数据的教育资源本体构建方法.设计了基于本体的网络教育资源语义检索系统,该系统由资源入库与语义标注器、本体管理器、检索预处理器、检索重构器、检索引擎共5大部分组成.其中资源入库子系统对教育资源进行预处理、分类存储和管理;语义标注器根据教育资源任务本体构造相应的语义模板并进行语义标注;本体管理器负责完成OWL格式本体的存储、访问和更新;检索预处理器对查询请求进行分词、词性标注和规范化处理后形成查询向量;检索重构器对查询向量中的查询词进行语义扩展后重构出SPARQL查询语句;检索引擎根据SPARQL查询语句响应查询请求,并对检索结果进行排序后返回给用户.实验表明基于本体的语义检索提高了网络教育资源检索的查全率和查准率.     

基于概念扩展的关键词检索技术

提出了基于概念扩展的关键词检索技术，讨论了概念检索的基本思想，在分析概念间的逻辑关系及其结构的基础，给出了一种高效的概念库数据结构，描述并分析了概念库的各种检索和操纵算法。     

基于语义图像检索的关键技术

结合作者在基于内容的图像检索(CBIR)方面的研究工作,指出了基于语义的图像检索是图像检索发展的趋势。首先给出了层次化语义模型,然后介绍语义表示的方法,详细总结了三种语义提取方法:基于视觉特征的语义算法、基于关键字网络的语义算法和基于语义向量的算法。最后,阐述了相关反馈技术的应用。     

理解语义网实体:基于概念空间的摘要方法

为了快速准确地理解语义网实体,提出了基于概念空间的摘要方法.针对RDF数据的无序性问题,首先将一个实体的不同侧面的RDF数据划分到不同的概念空间中去.其次在同一个概念空间中的数据依照谓语聚类的方法进行组织.对于实体重用带来的RDF数据的可信度问题,根据数据的来源,在数据的权威性维度上对实体数据进行划分.针对实体数据的大规模特性,提出实体数据摘要的方法,综合基于结构的重要性、用户偏好以及来源文档的重要性对数据的重要性进行计算.实验结果表明:基于概念空间的摘要方法能够有效地帮助人们快速理解语义网实体;该方法相对于其他RDF浏览器有4%～17%的效率提升;在用户比较熟悉RDF的情况下,使用该方法能够提高20%左右的效率.     

基于语义距离的领域本体概念相似度研究

简要介绍了本体的概念及其分类,在提出的基于语义距离的领域本体概念相似度计算方法中,充分考虑了影响语义距离计算的四大因素,还考虑了概念相似度计算的非对称性,能够较真实地反映概念之间的语义关系.     

ER模型的语义概念集合和表示法

ER模型能够清晰地表达现实世界的实体、联系和约束。主要从数据结构、数据操作、数据的约束条件3个方面归纳了ER模型所支持的语义概念集合,介绍了几种在应用中使用比较广泛的表示法,并对它们所支持的概念集合、图形表示法和CASE支持工具等进行了比较。     

基于神经网络的动态矩阵控制

利用神经网络优化性能指标实现了动态控制，并给出了计算机模拟实例。     

基于概念联想网络的网页预取模型

提出一种基于概念联想网络的网页预取模型，挖掘用户访问模式中蕴含的概念间联想模式，结合在线学习和离线挖掘两种方式，建立面向用户的概念联想网络，并基于概念联想网络实现网页预取评价。模型对网页进行概念层次的分析，提高了预取的准确性，实现了基于语义的客户端网页预取。     

基于Hilbert空间填充曲线的P2P多维潜在语义查询

为在有组织对等(P2P)系统上提供有效的多关键词查询和搜索机制,提出了多维潜在语义查询(MLSQ)方法.该方法利用Hilbert空间填充曲线(HSFC)和潜在语义索引,将高维语义空间中相似的数据对象映射到一维数值空间中的邻近区域中,并以每个数据对象在一维数值空间中的序号作为键,将数据对象的索引分布到有组织P2P网络邻近的结点上.通过将HSFC中数据点的查找过程嵌入到有组织P2P网络的结点上,再利用网络的数据查找机制,MLSQ可方便地搜索到符合查询要求的数据对象.实验结果表明,MLSQ在搜索过程中需要访问的网络结点数比较少,并具有较高的查准率和较低的通信量的特点.     

基于概率潜在语义分析的中文文本分类研究

概率潜在语义模型使用统计的方法描述"文档—潜在语义—词"之间的概率分布关系,其实质是模拟了潜在的概率语义空间,并将文档和词映射到同一个语义空间.该文将概率潜在语义分析模型用于中文文本分类,一方面较好地处理了自然语言中的同义、多义问题;另一方面通过计算概率潜在语义空间中向量的距离来获得文档间的类别信息从而达到文本分类的目的.实验结果表明,该分类器具有良好的分类性能.     

Study on Hypertext Based on Concept Net

Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔｉｓａｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｃｏｎｓｔｉｔｕｔｅｄｂｙｎｏｄｅｓａｎｄｒｅｌａｔｉｏｎａｌｌｉｎｋｓ,ｉｎｗｈｉｃｈｎｏｄｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓｃｏｎｃｅｐｔａｎｄｌｉｎｋｉｍｉｔａｔｅｓｆｒｅｅａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｏｆｍｉｎｄ,ｔｈａｔｉｓ,ｗｈｅｎｍａｎｉｓｔｈｉｎｋｉｎｇ,ｈｅｃａｎｔｒａｎｓｆｅｒｈｉｓｔｈｏｕｇｈｔｆｒｏｍｏｎｅｃｏｎｃｅｐｔｔｏａｎｏｔｈｅｒｒｅｌａｔｅｄｃｏｎｃｅｐｔ．Ｄａｔａｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇａｌｏｎｇｌｉｎｋｓｉｓｏｎｅｏ…     

结构构思与建筑空间的创造

现代建筑的结构构思已渗透到建筑设计的单体,群体乃至城市规划的各个领域中,对结构构思的理论、思路、手法及想象力作了基本阐述,从建筑功能,建筑艺术的不同角度研讨结构构思的思路与设计手法。启迪和鼓励建筑师在建筑设计时的想象力和独创性。     

基于概念格提取简洁关联规则

从量化封闭项集格所提取的所有最小无冗余规则,虽满足最小前件最大后件的要求,但并不是满足用户设定支持度和置信度的最小规则集.本文提出了一种全局简洁关联规则,使所提取的规则集最小,并给出了基于量化封闭项集格提取全局简洁规则的算法.     

基于语义分析的网络爬虫模型的研究

针对传统通用网络信息采集系统自身固有的缺陷,根据语义分析的相关理论,本文提出了基于语义的网络爬虫的相关模型,该模型构建知识概念集合,并对其进行关键字切割与划分,生成能表达主题的主题关键词集合。结合中国《知网》的相关理论与技术,对传统抓取的网页在语义的角度进行分析,对已抓取的网页页面内容及其中链接的扩展元数据等相关信息进行分词及语法语义等相关处理,获取网页内容关键词集合及超链接的关键词集合,然后分别对获取的网页内容关键词与链接关键词进行与主体关键词集合采用语义分析算法进行语义相关性的判定,保存需要的网页,并预测及提取与主题相关的URL,从而提高网络资源信息采集相关率。