基于本体的医疗信息整合框架的设计与应用

随着本体技术的发展,本体越来越多地被应用于异构信息的整合。本文提出了一种基于本体的医疗信息整合框架,给出了框架的结构和本体整合的过程,并通过实例验证了本体整合的有效性。     

基于语义的旅游信息搜索引擎

在分析传统检索技术存在的问题基础上,采用Ontology技术结合传统搜索技术构建了一个基于语义的旅游信息搜索引擎,提出新的本体构建方法,给出了构建旅游信息领域本体的过程.根据用户的搜索需求定制规则,使用Jena的推理机制,通过规则对旅游信息本体进行语义访问与逻辑推理,提供更为灵活、有效的检索方案,向用户提供智能化、知识化服务,提高了搜索引擎的查准率和查全率.     

本体的半自动构建技术

为了处理海量的异构信息,达到知识共享的目的,介绍和研究了半自动构建本体过程中涉及到的众多理论、技术和方法;介绍了构建本体的准则和方法;比较和分析了构建本体所需的几种常用的编辑工具;回顾了本体的半自动生成技术;介绍了本体的丰富技术,并对各种技术的不足之处做了分析.这些技术可以有效地帮助和指导用户半自动构建满足需求的领域本体.     

航海信息本体研究(英文)

分析了目前航海信息领域在数据共享和互操作上存在的问题 .航海信息领域中不同的组织和机构对知识和信息的不同理解或不同的表达格式 ,严重地影响了相互之间的信息共享和互操作 .针对这些问题 ,在分析本体作用的基础上 ,指出了在航海信息领域中建立清晰描述概念及概念之间关系的概念模型 ,即航海信息本体的必要性和重要性 .一个共享的航海信息本体将清晰航海信息领域的知识结构 ,促进不同组织结构之间的数据共享和互操作 ,并为智能航海信息系统和领域的语义网络的构建打下基础 .最后 ,对航海信息本体的构建进行了探索性的研究 ,提出了一个航海信息本体构建的方法框架     

基于 OWL 本体的英语应用文体信息抽取技术

本体是领域概念的术语和信息的集合,传统的信息提取方法主要有基于统计的方法、基于规则的方法和混合方法.提出一种基于OWL本体的信息抽取方法,建立英语求职简历本体,构建信息抽取原型系统.通过计算信息抽取系统的准确率和召回率,验证方法的有效性.     

基于维基百科信息框的本体信息提取

针对传统方法在维基百科信息框中提取本体信息精准率较低的问题, 研究维基百科信息框中的属性结构化信息. 首先定义一组候选特征判定信息框属性之间的关系, 建立与类别、 列表、 文章及维基百科信息框模板之间的关联； 然后借鉴本体匹配方法提取维基百科信息框结构化信息, 计算属性对的相似度, 设置边界限制条件, 在达到一定精确度下构建本体结构描述属性之间的关系, 并构建类层次结构. 结果表明, 所给方法解决了提取本体信息精准率较低的问题, 能高效、 正确地在给定主题文章中将可能的属性结构提取出来, 并发现合理的类关系.     

面向语义网的本体整合技术的研究

从领域本体的结构和元素等层次,研究多粒度本体整合方法,开发出面向同一领域的本体整合工具系统．以两个电子类领域本体作为整合案例,分析OWL文件结构特征,抽取本体的主要信息以树型结构进行表示,通过元素层次和结构层次相结合的映射方法,同时采用相似度计算模型并借助本体词典Wordnet和基于统计学的方法,对领域本体进行整合操作,结果不仅实现了基于元素级层次的处理,而且实现了其语义层次上的分析．     

基于RSS技术的用户兴趣模型构建

机构知识库是以资源共享为导向的学术交流渠道,具有很好的研究价值.本研究主要工作如下:①借助RRS的工作原理及技术,实现机构知识库中资源的有效整合;②引入本体概念以构建用户兴趣模型,用基于本体加权向量模型表示RSS源;③给出了显示和隐式两种信息收集的权值估计方式,据此构建了基于RSS的兴趣模型.     

面向高校多源异构数据环境的元数据集成方法

高校信息化建设已由各类应用开发为主的数字化校园阶段发展到以系统整合为主的智慧校园阶段,当前工作难点在于多源异构数据集成的存储成本、传输成本均较高,且对网络带宽有很高的要求.考虑使用本体和元数据所蕴含的丰富语义信息可以极大降低数据集成成本,提出了一种面向高校多源异构数据环境的元数据集成方法.该方法首先构建局部本体,在局部本体基础上生成高校领域本体,同时抽取局部元数据;然后在高校领域本体的指导下对局部元数据进行集成,得到全局元数据;最后,在高校实际环境中进行了实例分析.分析结果表明所提方法切实可行,用元数据集成替代数据集成能够避免大量数据的存储和传输,有效降低数据集成的成本.     

基于本体的关系型数据库集成与应用

本体越来越多地被用于异构信息的集成。本体整合大体上有三个不同的方向:单本体方法、多本体方法和混合本体方法。提出一个基于混合本体的信息集成框架,此框架能够支持两种查询:基于全局本体的查询和基于局部数据源的查询,且详细地论述了两种类型查询的实现原理和过程。此外,将此框架应用于分布式的数字博物馆中,证明了方法的有效性。     

Construction of domain Web classification ontology based on suggested upper merged ontology

Aiming at the problem of merging heterogeneous semantic taxonomy emerged in Web information integration, a method of building Web classification ontology （WCO） has been proposed. A WCO that is logically consistent with the suggested upper merged ontology （SUMO） is defined, together with axioms needed to classify Web pages. WCO can be used as a foundation of merging heterogeneous semantic taxonomy, and could be used to support Web information integration and classification based Web information retrieval.     

基于本体的教务数据集成的探析

高校教务信息管理系统的异构数据源之间存在着各种语义冲突.本文结合本体和中间件方法,通过构建教务管理领域本体,将用户对数据集成的需求利用本体词汇进行表达,在中间层完成全局本体到局部数据源之间的模式映射,以处理教务数据集成的语义需求,对于推动数字化校园建设具有现实意义和实用价值.     

一种基于语义网技术和本体的数据集成方法

研究语义网技术在数据集成中的应用方法。采用规则系统实现对语义网本体语言的扩展,以提高本体语言的表达能力。在此基础上将语义网相关技术系统地应用到数据集成系统的各个方面,包括数据采集、本体构建、本体映射、数据查询和数据持久化。通过一个实例,展示了上述方法的可行性。     

基于本体的异构数据集成方法研究与应用

分析了现有的数据集成方式,针对集成中的语义异构问题提出一种基于本体和XML的集成系统框架,并进一步阐述了其实现中的关键技术,结合航空装备信息的特点,给出该框架在航空装备信息集成系统中的具体应用.     

基于本体和树形结构的语义信息集成研究

语义信息集成是目前屏蔽数据之间半结构性、异构性和分布性的主要方法,其目的是为用户提供最大范围的精确数据。以解决信息集成中的语义冲突为目的,采用本体描述全局数据概念、树型结构描述局部数据概念,在此基础上,给出数据的逻辑定义方法,利用相似度计算匹配值来实现数据在语义集成中的匹配,并描述了语义信息集成中的映射算法。最后,给出了实验数据和算法执行结果,验证了此方法的正确性。     

基于本体和树形结构的语义信息集成方法

语义信息集成是目前屏蔽数据之间半结构性、异构性和分布性的主要方法,其目的是为用户提供最大范围的精确数据。以解决信息集成中的语义冲突为目的,采用本体描述全局数据概念、树型结构描述局部数据概念。在此基础上,给出数据的逻辑定义方法,利用相似度计算匹配值来实现数据在语义集成中的匹配,并描述了语义信息集成中的映射算法。最后给出了实验数据和此方法执行结果,验证了此方法的正确性。     

基于本体的信息集成研究

企业信息集成中存在着大量的语义异构数据源,阻碍了信息的共享和交换。本文将本体应用于企业信息集成领域,给出了多数据源信息关联查询实现策略,研究了基于语义的资源描述和语义实体提炼技术。提出了基于混合本体的企业信息集成框架,并描述了框架的各个层次的组成和作用。