语义Web中本体构建的方法

通过分析语义Web的层次结构,指出本体在其中的核心作用.提出了基于统一建模语言类图可视化地表达本体并基于Web本体语言构建本体的方法,给出转换过程中的一些启发式规则;从一致性和结构合理性等方面给出了本体的评价准则;采用该方法有效地构建了选课本体,为语义Web中基于本体的知识表示和规则推理提供了切实可行的方法.     

基于QoS本体的语义Web服务选择算法

引入QoS本体,提出了一种基于QoS本体的语义Web服务选择算法.该算法通过构造Web服务的QoS本体模型以支持异构QoS参数的语义描述和度量,并将QoS语义匹配和数值匹配相结合,从而更准确地为用户选择满足其个性化需求的Web服务.仿真实验表明,基于QoS本体的语义Web服务选择算法能够充分利用QoS语义和数值信息,为用户选择更合适的服务,实现用户对Web服务的个性化需求.     

面向应用领域的Web服务发现与匹配

面向应用领域的Web服务发现的目标是帮助用户找到能够为其构建应用系统提供功能支持的Web服务,从而降低应用系统开发成本、提高开发效率.提出了一种基于功能语义的Web服务发现方法,以支持面向应用领域的Web服务发现需要.通过定义Web服务功能语义描述模型,为服务提供者和用户提供了统一的Web服务描述方法;同时在建立领域功能本体的基础上,依靠语义标注机制,消除服务描述间的语义异构;在此基础上,进一步提出基于功能语义的Web服务发现与匹配策略.实验表明该方法是可行和有效的.     

当前基于本体的语义标注工具的分析

基于本体的语义标注工具使用已有本体在Web页面中插入语义元数据信息,从而使Web页的内容机器可识别,它完成的是构建语义Web的基础性工作.本文将对当前基于本体的语义标注工具进行分析和比较,并总结和探讨基于本体的语义标注工具的发展趋势.     

基于QoS的Web服务本体模型研究

语义Web服务是结合语义Web和Web服务两方面技术的一门新的研究课题.对于Web服务的语义描述是多方面的,可以是功能性的属性也可以是非功能性的属性.本文在分析服务质量各方面属性的度量及属性之间相互关系的基础上,利用语义网的本体技术,对Web服务进行QoS本体建模,分析设计了一个基于QoS的Web服务本体模型.     

基于语义Web的网页推荐模型

如何使用语义 Web技术构建网页推荐模型是一个有着广泛应用前景的研究课题。语义 Web下的网页用本体标注 ,该模型自动采集被标注网页上的语义信息 ,利用网页中的标注信息和相应的本体概念对网页进行分类 ,将分类结果存放在数据库中。同时 ,在这个模型下 ,用户的兴趣存放在DAML (DARPA agent markup language)格式的文件中。通过用户兴趣和网页类别的匹配 ,就能够给用户推荐需要的网页 ,在推荐网页时 ,该模型还采用支持向量机用于分类用户。实验结果显示了该模型比传统的网页推荐模型准确率更高     

一个语义Web系统的设计与实现

设计一个面向企业门户网站的语义Web体系结构,提出页面代理的概念及其作用与功能结构,并在同构环境下实现了页面代理.设计了语义Web查询语言CDQL,该语言在跨信息源查询、约束表示等方面扩充了DQL查询语言.整个语义Web体系结构可以用于构建能自动解答用户或用户代理提问的企业网站系统.     

以本体为指导的Web网页信息抽取方法

针对Web网页中事物描述信息的特点,提出了一种通过本体指导网页信息抽取的方法。首先建立抽取对象的本体模型,并为本体属性概念添加定位信息映射模型,通过映射模型定位和分离样本页中包含语义信息的数据块,结合路径分析算法生成抽取规则,之后利用抽取规则对同类网页中的事物描述信息进行抽取,最后以资源描述框架（RDF）数据格式储存信息。抽取性能测试实验表明,抽取结果具有较高的准确率,与无规则抽取方法相比,具有更高的抽取效率。     

面向语义Web的知识表示框架

语义互联网（Semantic Web)主要在于提供计算机软件可处理的元数据（Metadata)描述和信息表达方式，介绍了RDF（S）技术为基础的在Web上表达知识信息的方法，讨论了运用RDF（S）技术建立知识表示本体（Ontology)，以及通过扩展基本的RDF（S）描述集合方法来增强表示特定领域知识的能力，提出了运用基于RDFS技术的基本RDF（S）元训集合，通用描述元语集合，公理描述元语集合和关系约束元语集合进行知识表示的技术框架，使用这4层元语集合，可以将一般领域的知识信息以RDF（S）的方式存储在Web平台上，并通过相应支持XML的程序进行处理。     

语义Web的研究与展望

对一系列Web新技术的总称--语义Web进行了综述,在分析语义Web的研究背景、研究价值及现有语义Web模型的基础上,对W3C组织的语义Web研究现状和语义Web研究领域当前的研究状况进行了分析;对其今后的研究工作进行了展望;总结了未来语义Web基础研究和应用研究的方向:语义Web的基础研究主要包括本体的发展、语义Web语言的形式语义和确信(Trust)与证据(Proof)模型的开发;应用研究主要集中在Web-services、基于代理的分布式计算、基于语义的网页搜索引擎和基于语义的数字图书馆几个方面.     

一种基于语义的网络信息过滤三层模型设计

提出了一种面向网络信息的层次过滤模型及其体系架构,该模型分为本体过滤层、需求过滤层和兴趣过滤层.本体过滤层中,利用本体为基础对信息内容进行语义描述,实现信息的计算机理解与过滤;在需求过滤层,模型通过理解用户所提出的需求中所包含的语义,进而更加准确地通过过滤规则进行信息流过滤;在兴趣过滤层,用户兴趣通过特定方式表达,并通过语义相似度计算实现第三过滤层.     

一种基于本体的垂直搜索引擎系统模型

为了弥补互联网信息爆炸带来的搜索引擎用户满意度低的问题,提出了一种基于本体的垂直搜索引擎模型。该模型构建一个本体知识树,利用增加了属性提取和相似度算法的NWeb-Crawler对网页进行抓取,并将非相关信息进行隔离;然后,进行网页源代码格式信息和语义信息两方面的抽取;抽取的数据信息通过分词后建立二维索引表,用户的请求通过本体知识树扩展概念集和二维索引表进行检索。该系统模型从入口网页到出口数据逐步贴近检索需求,具有良好的扩展性,对垂直搜索引擎的研究有一定的参考借鉴作用。     

本体的语义变化表示策略

基于一般本体变化表示方法, 提出一种基于语义的本体变化表示方法. 该方法能清晰表示本体的变化信息, 描述变化的目的, 提高变化表示的可理解性, 减少变化表示中的冗余操作. 阐述了语义变化表示方法的基本形式, 分析了这些基本变化对本体的影响, 并设计了对应的处理策略, 从而使这种方法可以应用到本体演化过程中, 提高演化过程的处理能力.     

面向知识级应用的多维语义本体构建

本体作为知识的承载者被信息科学领域引入,用来解决知识表示和知识组织方面的问题。基于语义本体理论,提出了多维语义本体模型,从不同维度对世界知识进行建模。基于知识的抽象层次,在多语言、多领域知识之间建立了语义关联,在此基础上构建了多维语义本体,用于解决信息共享时语义缺乏和多语言知识关联的关键问题。对多维语义本体进行了分析和横向比较,并对将来构建过程中面临的主要问题和挑战进行了探讨。     

面向证券领域的本体建模及资源检索框架

为了提高专业领域内信息检索的查准率，使检索结果在语义层面能够重新进行排序以去除非相关条目，利用语义Web中的本体技术和本体标准描述语言OWL建立了证券领域本体，并且基于证券领域本体提出了面向专业领域的信息资源检索系统IRS—SA，该系统有助于机构或者个人投资者获得及时有效的证券信息．系统接受输入检索关键词从而利用查询转化器自动构造或扩展用户查询，将自然语言查询转化为系统内部的格式后，使检索获得的结果按照本体中定义的概念及关系进行语义再排序，并将最后所得结果返回给用户，提高了文档语义相关性程度．     

基于本体的Web智能信息检索系统

利用领域本体知识库对用户的查询信息进行语义扩展,提出了一个Web环境下的智能信息检索系统,并讨论了该系统的体系结构,解决了传统的基于关键字的信息检索只能从句法上对关键字进行分析、而忽视关键字本身语义信息所造成的错检和漏检,以及无法根据信息资源中的语义关系进行检索的问题。与传统检索方法相比,该系统原型的试验结果表明,检索效率有了很大的提高。     

路由冲突下语义特征信息优化查准算法

针对路由冲突下语义特征信息进行查准,一直存在查准率低的问题。提出一种新的语义特征信息查准算法,首先构建路由冲突下语义网的本体模型,提高语义网中数据的特征分类挖掘和检索能力;接着采用概念树三叉分割思想,实现路由冲突下的语义特征信息的分析;最后通过灰色关联度信息综合评价方法解决语义多属性决策问题,提高了路由冲突下语义特征信息查询的查准率。实验仿真结果证明,采用改进的查准算法在路由冲突下进行语义信息检索其查准率较高,语义特征提取结果准确,提高了语义搜索的准确度,应用价值较高。