数据库时态处理中间件的设计和实现

根据时态数据库的原理，提出了通过中间件，TDBASE和非时态数据库管理系统交互实现时态处理的设计思想，并描述了TDBASE所支持的时态语法和TDBASE的实现过程。用户可以通过，TDBASE所提供的接口，把具有时态语义的SQL转换成标准的SQL后交由非时态的数据库管理系统运行，从而实现了该数据库管理系统的时态处理功能和其管理下的时态数据库。     

数据库逻辑设计的图形工具系统

虽然有许多理论上和算法上的结果，但数据库的语义特性并没成功地用到实际生活中的数据库管理系统中．为了解决这一问题，我们建立了一个图形系统．本系统提出了一个用来表示数据库模式和语义特性的图形模型．     

SAM*模型向关系模型的转换规则

在语义数据库管理系统中,模型转换是查询转换和数据转换的基础,本文探讨了SAM模型向关系模型转换过程和转换规则,并给出了原型设计,为了防止转换过程中语义丢失,本文利用字典解决这一问题.     

一个面向对象的工程数据库管理系统

一个面向对象的工程数据库管理系统章国宝，周伯鑫，居荣（东南大学自动控制工程系，南京２１００１８）１数据模型建立满足工程应用环境需求的数据模型是研制工程数据库管理系统的关键．面向对象的数据模型因其直观、语义丰富而成为工程数据库的首选模型［１，２］．但是...     

基于Web3.O的企业知识管理系统框架研究

文章从企业知识管理系统的应用现状入手,结合Web3.0的特性,提出了基于Web3.0的企业知识管理系统框架,并探讨了框架的组成部分及其关键技术.该框架实现了语义层次的知识共享和应用,为企业知识管理的实现提供了一种新的方法.     

CIM—OSADM：计算机集成制造（CIM）：环境下面向对象的语义关联数据模型

本文采用面向对象方法与语义关联相结合为计算机集成环境的数据库管理系统的原建模；在简要论述面向对象方法的基本概念后，定义了五种语义；并结合ＣＩＭ环境给出建产例，此模型已在本原研究中实现。     

提高竞争情报系统情报有效性的思路

通过分析竞争情报发展新态势，介绍与竞争情报有关的数据库、竞争情报下情报分析的方法，探讨知识管理在竞争情报中的作用、专家系统在未来竞争情报工作中的模式、竞争情报知识管理系统的建立等，提出了现阶段提高竞争情报系统情报有效性的新思路。     

利用问句语义结构构建旅游领域数据库查询

为了提高数据库查询的准确率,提出一种利用问句语义结构构建领域自然语言数据库查询方法.该方法通过定义问句语义模板,借助领域知识,对领域问句进行语义分析,提取问句语义块,并通过语义模式匹配实现问句语义模板向SQL的转换,从而实现自然语言数据库查询.在云南旅游领域实验的结果表明,该方法取得了较好的效果.     

数据库集成系统中数据语义和属性不一致问题的解决方法

介绍了数据库集成时所需要的主要知识，提出了利用模糊集合理论解决数据库集成系统中数据语义和数据值不一致的方法，最后结合例子描述了数据库集成环境中的查询处理方法，该方法能适用于各种应用环境。     

面向对象的数据库管理系统的设计

从分析传统的数据库管理系统的设计方法的局限性出发，论述面向对象的编程数据库管理系统的设计中的应用，并就构造一个面向对象的数据库管理系统作为深入的探讨。     

"语义单位"说略

句子的语义是一个系统,组成句义系统的语义单位可以从小到大划分为义征、义词、义组和义句.义征规定着义词之间组合的可能性以及组合后的语义关系;义词是语义结构的最小单位;义词和义词之间通过义征匹配关系组成义组;义句是以句子的形式负载一个完整信息的语义单位,是句子语义结构的最大单位.     

Image Semantic Automatic Annotation by Relevance Feedback

A large semantic gap exists between content based index retrieval (CBIR) and high-level semantic, additional semantic information should be attached to the images, it refers in three respects including semantic representation model, semantic information building and semantic retrieval techniques. In this paper, we introduce an associated semantic network and an automatic semantic annotation system. In the system, a semantic network model is employed as the semantic representation model, it uses semantic keywords, linguistic ontology and low-level features in semantic similarity calculating. Through several times of users' relevance feedback, semantic network is enriched automatically. To speed up the growth of semantic network and get a balance annotation, semantic seeds and semantic loners are employed especially.     

基于二元关系的语义Web的建立

为了便于机器理解和提高网络资源的利用率提出了语义Web .基于二元关系讨论了语义Web的建立过程 ,具体给出语义Web中相关语义的形式化定义 ,并基于此给出了语义描述和挖掘方法 ,进行了集合相关语义的完备性的证明 .为了语义Web能应用于实际网络中 ,给出了语义拓展方式的定义 ,继而完成语义Web的形式化定义 ,给出语义Web的整体模型 .最后 ,给出了若干用于检验语义有效性的方法 ,以进一步提高语义Web的实用性 ,至此可创建相对完整的语义Web .     

基于问句语义表征的中文问句相似度计算方法

提出了一种中文问句语义相似度计算的新方法.该方法分为两步:第一步采用基于问句句型模板规则匹配的方法提取问句语义表征;第二步根据问句语义表征计算问句语义相似度.采用该方法开发了一个面向常问问题集(FAQ)的问答系统.实验结果表明,采用该方法获得的相似度计算的准确率约为85%.     

Extracting Semantic Subgraphs to Capture the Real Meanings of Ontology Elements

An element may have heterogeneous semantic interpretations in different ontologies. Therefore, understanding the real local meanings of elements is very useful for ontology operations such as querying and reasoning, which are the foundations for many applications including semantic searching, ontology matching, and linked data analysis. However, since different ontologies have different preferences to describe their elements, obtaining the semantic context of an element is an open problem. A semantic subgraph was proposed to capture the real meanings of ontology elements. To extract the semantic subgraphs, a hybrid ontology graph is used to represent the semantic relations between elements. An extracting algorithm based on an electrical circuit model is then used with new conductivity calculation rules to improve the quality of the semantic subgraphs. The evaluation results show that the semantic subgraphs properly capture the local meanings of elements. Ontology matching based on semantic subgraphs also demonstrates that the semantic subgraph is a promising technique for ontology applications.     

基于领域本体的自动化语义标注方法的研究

介绍了语义网,本体以及语义标注的基本概念,对现有的语义标注方法以及技术进行了说明和分析.针对目前互联网上含有大量语义信息的HTML文档,提出了一种自动化的语义标注的方法.该方法对HTML文档进行结构分析,并参照词汇数据库Hownet和领域本体对文档进行语义分析,找出文档对应的语义分类树,给文档加上语义标签.以电子消费品领域的HTML文档为实验对象,实验结果证明了该方法具有一定的可行性.     

基于随机游走的概念显性语义关联度计算

开放知识网络中概念语义关联度计算是一个重要的问题.吸取蚁群算法思想中的信息素策略,并以融入了该策略的随机游走作为关联度计算的基本框架,将信息素分布作为语义关联紧密程度的判定依据,提出一种基于随机游走的语义关联度计算方法,以显性方式呈现语义关联度的计算探索过程.该算法主要包含路径选择模型(PSM)和语义关联度计算模型(SRCM)两部分.PSM用于指定游走代理在游走过程中的路径选择、信息素释放过程;SRCM利用游走代理反馈的信息进行语义关联度的计算.实验结果表明,该算法能够在线性复杂度下实现语义关联度的计算,扩展了语义关联度计算的可行策略.     

一种改进的Lucene语义相似度检索算法

 Lucene的基础上,结合检索词项的语义信息,利用外部词典Wordnet分析检索词项与被检索文档中词项的语义相似度,在此基础上实现对文档语义信息的检索。通过分析现有的相似度量函数的核心特征,选择合适的语义相似度量方法,提出了一种新的词项语义相似度检索函数,该函数能够对检索文档按照语义相似度进行排序。实验结果表明,所提出的方法能够有效地提升文献检索的准确度。     

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。     

基于限制的OLAM任务语义模型

通过对大量决策分析算法的分析,提出了基于限制(Constraint)的OLAM任务语义模型,该模型从一定的逻辑高度对OLAM进行抽象,利用它可以分析OLAM任务的共性,提取OLAM任务执行时的基本操作,这些基本操作的基础是语义片断。文中给出了语义片断之间关联关系的分析和判断方法,提出了基于限制的、具有方向性的语义关联度定义。语义片断间关系的确定是OLAM任务/事务优化的基础。