校园消防地理信息查询系统的设计与实现

在建立校园消防地理数据库基础上,采用Microsoft Visual Basic6.0和Map Objects2.2开发了校园消防地理信息查询系统,通过ArcSDE空间数据引擎访问空间数据,通过ADO访问属性数据,实现空间数据,属性数据一体化操作和管理,同时使得查询和浏览校园消防信息变得方便。     

Web信息抽取与语义检索框架

提出了一种Web信息抽取与语义检索框架,采用定制本体模型,针对Web网页特点设计了抽取与语义标引策略,并在检索过程中引入语义推理机制,从而改善了信息检索的效果.最后介绍了基于Jena实现的该框架的原型系统.     

基于本体的学科信息门户语义检索初探

在分析学科信息门户传统检索方式的基础上,从用户对学科信息资源的实际检索需求出发,提出了一种基于本体的学科信息门户语义检索思路,指出了该过程中存在的一些问题并进行了展望。     

基于本体的教育资源语义检索系统研究

为提高信息检索的准确率和全面性, 在对语义检索技术和领域本体的构建进行充分研究的基础上, 在网络教育资源的检索工作中应用了本体语义的概念, 提出对用户输入的查询条件进行基于本体的查询扩展算法,设计实现了使用Lucene 对扩展后的查询条件进行检索的语义检索模型。实验结果表明, 该检索模型的综合查全率为81郾5%, 综合查准率为83郾1%, 这两项指标均优于传统的关键字检索方法。     

煤炭资源信息共享中语义检索的研究与实现

分析了当前我国煤炭资源的特点,构建了网络煤炭资源信息共享平台,以操作异构、数据表示异构、知识内容孤立3个层次的问题为核心,利用本体规范建设技术、传统关系数据库向本体映射的技术和对本体查询的技术.分别实现了表述形式一致、查询形式一致和信息知识互联,从而不仅实现了煤炭资源信息的极大共享,同时针对当前煤炭资源的特点,为用户提供了科学合理的智能化辅助决策.     

基于GIS的国土资源信息查询系统的设计与实现

本文针对国土资源实际，利用当前先进的地理信息系统（GIs）技术，以MapInfo为基础平台，介绍基于MapInfo的国土资源信息浏览系统的建立过程及方法，并实现对国土资源信息的浏览、查询、统计、分析等。     

基于本体的多专业领域知识语义检索系统研究

多专业领域是指由多个专业构成的学科领域,如高速铁路领域由工务工程、牵引供电、动车组、运营管理等专业领域构成.对于多专业领域本体的构建,可以先构建各个专业领域本体,然后根据专业领域之间的关系进行本体集成.面向多专业领域,在本体模型的基础上提出了多专业领域本体模型,并给出了多专业领域本体概念语义相似度计算模型,此模型可作为...     

基于GIS房屋中介系统的设计与实现

针对房屋中介业务的需求,并根据GIS领域的发展现状和趋势,将其引入房屋中介业务,提出了基于GIS的房屋中介系统,以取代当前房屋中介行业现有的MIS系统,使房屋中介公司能够为其客户提供详细的、准确的、可视化的城市地理信息,以适应城市的快速发展和更好地满足客户需求.     

基于本体的语义检索在网络教育资源中的研究与设计

通过引入本体技术,建立一种稳定性强、安全性好的基于语义的检索模型,可以实现对网上大量的没有统一分类、无序混杂的网络教育资源的检索。该文在阐述语义网、语义检索、本体构建、元数据标准等关键技术基础上,分析了本体与元数据的关系,给出了基于本体的网络教育资源语义检索系统的设计模型。     

合肥市防震减灾地理信息数据库设计

讨论了以GIS工具软件Arc/Info作软件平台 ,城市防震减灾地理信息数据库的设计方法与数据库内容 ,并且论述了建立防震减灾地理信息数据库的技术要点和技术途径     

一种基于语义Web的信息检索模型研究

提出一种基于语义Web的信息检索模型,它能够实现准确高效的网络信息检索,克服传统信息检索的局限。介绍了语义Web、本体以及Lucene全文检索技术,详细阐述该模型的六大模块,其中在本体基础之上充分利用Jena查询和推理技术进行查询扩展,以及Lucene技术来建立索引和检索,改进排序算法使得返回结果更加满足用户需求。     

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。     

基于本体的网络问答式语义检索系统

从问句分析、信息检索和答案抽取3个环节介绍了基于本体的网络问答式语义检索系统的基本原理及技术方案,描绘了该项目的应用服务以及发展前景。     

基于本体的语义检索模型

提出了一个基于本体的信息检索系统的模型框架,研究了信息检索系统中本体的构建技术和语义推理技术。     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一.鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1.….K wk*Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法.这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足.     

面向领域的语义排序与自适应热点算法

为了加强面向领域的搜索技术查询有效性与准确性,在证券领域本体的基础上对检索表达式进行扩展,使检索内容更加相关.对于初始检索集,根据本体进行面向语义排序,提高了检索结果集相关度.对面向证券领域的语义信息检索系统框架数据流与算法效率进行了分析,并对语义排序算法功能进行增强,得到自适应热点算法扩展,使系统可以在特定时间段内根据用户点击率反映阶段性关注热点.     

基于Ontology的信息检索系统研究

为了减轻用户在检索信息过程中的负担,根据现有信息检索模型存在的问题,引入本体的概念,建立了一种基于本体的信息检索模型.该模型目标是根据浏览器的历史记录、用户浏览网页的浏览行为等,来更新用户兴趣模块,以不同用户的不同信息需求向用户推荐符合用户意图的信息,从而有效的提高信息检索的查全率和查准率.