基于OWL的本体映射中概念相似度计算方法的研究

随着网络上的本体越来越多，为了实现不同本体间的知识重用和共享，需要在本体间建立映射。而建立映射的关键在于找到概念相同或相近的实体对。借鉴计算语言学中的语义距离思想，提出了基于OWL构词所描述的本体概念相似度计算方法，该方法充分考虑了概念本身、概念属性、概念所处的层次结构和概念的OWL语义四个方面的语义相似度。     

基于OWL的仿真想定本体构建方法

研究了作战过程,提出了基于OWL的作战单元本体、装备本体、任务本体和仿真想定本体的构建方法,采用了描述逻辑对作战相关概念、关系进行了推理,检验了概念、关系的一致性,优化了概念层次结构。通过实例分析,对构建的本体进行了检验。结果表明：该方法实现了军事领域概念的合理分类和想定数据语义的智能检测,可为想定开发人员自动地提供决策支持。     

基于本体的服装领域语义web检索方法

针对服装电子商务领域用户的语义查询需求,依据国内外相关标准,建立了服装分类本体模型.在此基础上给出了语义web检索系统框架,设计并实现了查询信息的语义检索,包括同义词检索、实例查询、细化查询、联想查询、智能推理等功能.实验表明,基于本体的语义检索系统具有较好的查全率和查准率,实现智能查询.     

基于本体的XML数据集成及映射关系的研究

文章在集成异构分布式XML数据源时,提出一种基于本体的数据模型来描述XML数据的语义信息,以实现带有一定逻辑推理功能的智能查询.即通过一系列映射规则将XPath的局部路径与本体中的概念及角色关联起来,将用户查询重写为基于XML的XPath查询,该系统的目标是使用户可对web上各XML数据源进行基于本体的查询.     

结合本体的贝叶斯网络信息检索模型的研究与实现

针对信息检索模型检索性能的问题,将本体及本体语义相似度度量方法运用于基于贝叶斯网络的信息检索模型中,通过利用领域本体表达信息的规范性及本体语义推理的准确性对查询需求进行扩展,提高查询的性能。给出了信息检索模型和概念语义相似度计算及查询检索方法与过程,实验证明该方法在一定程度上能够提高检索系统的性能。     

基于数据库的模糊本体存储方法研究

为解决语义网中模糊信息的表示问题,提出了一种基于关系数据库的模糊本体存储方法,定义了推理机制,实现成员关系的推理和关系度的计算.实验采用PostgreSQL数据库存储本体及SPARQL语言进行检索,结果证明了该方法的可行性.     

基于数据挖掘的本体关系学习算法

如何确定概念间语义关系的存在性和如何确定概念间的关系类型是本体关系学习的两个基本问题.现有的本体关系学习算法常常区分出不同类型的语义关系,使用不同的策略来获取概念间的各类关系,影响了算法的效率.提出一种基于数据挖掘的本体关系学习算法,运用关联规则挖掘获取概念间的关系,利用聚类分析对概念关系类型进行区分.实验结果证明,算法较好地解决了本体关系学习中的两个基本问题.     

一种基于关联规则与K-means的领域本体构建方法

随着网络上服务资源的规模化增长,如何帮助用户找到所需服务是一个关键问题.研究发现领域本体的构建可帮助用户有效解决该问题,而已有的一些构建方法一般依靠人工,费时费力.针对该问题,提出一种基于关联规则和K-means的领域本体构建方法.该方法首先利用支持向量机进行面向领域的服务分类,从分类得到的领域知识中选取初始领域概念;然后根据关联规则和K-means算法挖掘概念间关系,以得到初始领域本体,并使用Wordnet对其进行语义丰富.最后,通过ProgrammableWeb网站提供的真实服务集进行实验验证.实验结果表明所提出的领域本体构建方法能够识别概念间关系,进而为Web服务语义查询提供相应支持.     

基于Web挖掘的领域本体自动学习

为获取领域本体并量化概念关系的可信度,提出了一种基于Web挖掘的学习模型.通过可扩展的模式集和分布语义模型获取本体主干,使用关联规则发现概念间的一般关系,对候选本体进行修剪和合并.模式可信度、概念语义距离与关联特征决定了概念间关系的可信度.通过"文本分析-本体获取-文本扩充"的迭代过程,优化模型参数和阈值.该模型解决了现有本体学习方法对词典或核心本体的依赖性、以及不能对关系进行可信度量化的问题.实验证明了所提出模型的有效性.     

基于本体的文献检索研究

为了用户方便快速地进行文献检索,将本体引人文献检索,设计实现了一种基于领域本体的文献检索系统.利用本体中概念与概念之间的关系对用户的查询请求进行语义推理,全面而准确地返回查询结果.实验表明,基于本体的文献检索比传统的文献检索在查全率、查准率及语义相关率上都有较大提高.     

一种新的本体的概念语义相似度计算方法

提出了一种新的语义相似度计算方法。该算法结合了被评估概念的高度、路径长度和公共细化度（specificity）;改进了基于路径的语义相似度算法,利用本体结构,引入基于信息量算法的思想,使得新算法能够获取更多的语义信息,同时又不需要对于文本数据进行预处理;考虑本体中簇的粒度对本体的相似度计算有一定影响,在公式中添加概念在本体中的高度信息,达到低层次的概念间共享的信息要比高层次的概念间共享的信息更多。为了评估所提出的新方法,在实验中,用标准的生物医学系统命名法－临床术语（systematized nomenclature of medicine-clinical terms,SNOMED CT）作为输入本体,用已标注好的概念对集合作为数据集。实验结果表明,所提出的方法不仅保留了基于路径算法的简洁性,还优于现有语义相似度算法,证明了所提出方法的有效性。     

用矩阵实现模糊本体映射

当前的本体映射技术主要是针对明确概念集合的本体,这些技术无法处理语义网上的不确定信息。文中提出了扩展现有本体映射方法来支持不确定信息的本体映射。这种扩展称为模糊本体映射(FOM),它主要是基于模糊理论和图理论。FOM主要是计算本体的概念之间的相似度所形成的矩阵,并定义了一系列算法来推理模糊本体概念之间的模糊关系。     

一种基于语义的Web数据搜索引擎方法研究

Web网上大量的异构、非结构化的数据使人们难以有效地发现自己所需信息. 通过利用元数据和本体语义特点，借助Web服务技术，提出构建元数据登记库MDR和本体管理系统OMS，在分布式闭包生成基础上进行推理，实现基于本体表示语言RDF特性的Web数据搜索引擎SBWSE，达到分布异构环境下高效发现信息的目的，解决了基于关键词的搜索引擎所表现的查全率和查准率不佳问题.     

基于形式概念分析构建本体的方法研究

本体作为语义网的基础是共享概念模型的明确的形式化规范说明,用于表达数据源的语义、识别和建立概念间的语义关联等。有效地构建本体成为本体应用的关键问题,本文采用形式概念分析构造本体,并利用多值背景的转换算法对词语-文档的二元关系表进行转换导出单值背景,从而更大程度上保留关系表带有的信息。     

基于本体和规则的物流知识表示与推理

为了解决物流领域相关概念的共享和信息集成问题,研究了物流配送过程中相关知识的表示以及基于知识的推理．应用本体论方法分析配货规则,使用本体中表示的概念和属性制定配货规则库．运用Jena推理子系统,对本体和配货规则进行推理,开发了一套基于本体和规则的自动配货系统．由于本体是共享概念模型明确的、形式化的规范描述,可以利用本体强大的语义表达能力、本体所描述的共享知识以及自动推理机制,实现物流企业之间以知识集成为基础的业务集成．     

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.     

以事件为中心的本体模型对比研究

事件存在于各个领域,成为表示历史、文化遗产、多媒体和地理等领域数据的核心要素.事件是理解现实世界的基本语义单元,一个完整的事件一般由事件的参与者、事件的发生时间以及事件发生的地点等要素组成.但由于事件自身内部的结构复杂,且事件与事件间的关联紧密,从语义层面对事件的研究存在一定的难度.分析了现有的主要事件本体模型,对比了各个本体模型在概念层构建的核心概念及内部差异,分析了本体模型对事件间关系的定义、模型语义推理的难易程度及隐含关系的挖掘等方面的不足,对以事件为中心本体模型的进一步研究提供了一定的参考.     

面向语义Web服务的本体及融合机制

为解决现有的Web服务缺少形式语义支撑，导致Web服务的自动选择和组合困难的问题，该文提出一种基于本体的语义Web服务架构SOA-2，定义了Web服务本体。并实现QoS和上下文信息在SOAP消息中的嵌入和传递。设计了概念关联、角色关联和个体关联适配器．实现分布式本体的融合。与已有的方法相比，针对服务选择和组合的智能需求，本文提出的服务本体综合考虑QoS和上下文因素，并给出了基于适配器的分布式本体融合方法。     

扩展主题图本体融合策略与算法

针对分布式建立与存储的领域本体主题图在融合过程中的语义与结构重复问题以及冗余信息的判断与消除问题,提出了基于语义词典与语料库相结合的主题图融合算法(TMMC),给出了概念相似度计算以及同义关系、整体部分关系等的处理方法.对本体中概念进行基于HowNet语义词典及其他语义词典的多层次相似度计算,定义概念间不同语义关系的融合规则,针对专业领域本体中大量术语词典未收录的问题,提出基于语料库的概念相似度算法,并对计算机教育专业领域扩展主题图进行了融合实验.实验结果表明,TMMC提高了融合的准确率与查全率.     

基于本体的案例表示和CBR系统结构研究

本体作为一种新的知识组织体系,具有良好的概念层次结构和对逻辑推理的支持.在分析了本体的表示方式和推理基础上,将本体理论应用于CBR中,提出了基于本体的案例表示和基于本体推理的CBR系统,以提高CBR系统的性能.