一个基于本体的P2P语义检索框架

针对传统P2P系统大多采用关键字匹配实现信息检索且不支持语义的问题,提出了一个基于本体的P2P语义检索框架.该框架采用超级节点拓扑结构,利用本体进行信息集成,将支持相似概念的节点聚类到同一语义对等组,组内节点依据本体定义使用语义链来连接,组之间语义关联则通过超级节点的组语义链来实现;同时增加语义快捷链实现不同语义组之间的节点连接.     

基于本体和语义网的网络教育资源检索研究

随着教育信息化进程的大力推进,网络教育资源的建设越来越受到国家和各高校的重视.语义网提供了语义互操作模型,能有效实现网络资源的发现、共享和集成应用.阐述了语义网、语义检索、本体构建、元数据标准等关键技术,分析了本体与元数据的关系,给出了基于元数据的教育资源本体构建方法.设计了基于本体的网络教育资源语义检索系统,该系统由...     

内容寻址网络的P2P语义Web服务组合系统架构

为了提高语义Web服务组合系统的扩展性、可靠性和稳定性,提出了一种基于P2P的语义Web服务(P2PSWS)组合系统架构.该架构结合了集中式和分布式结构的优点,将统一描述、发现和集成协议的功能分散于本地Web节点、组Web节点和公共Web节点;设计了一种基于内容寻址网络的P2P网络语义Web服务的定位机制,以保证每个共享服务按领域划分,按被所有节点所共享的公共Web节点来注册.原型系统运行表明,该架构有助于克服传统公共Web服务结构上的单一节点失败问题,扩展了P2P系统的能力,有效地实现了基于本体的语义Web服务的组合.     

一个基于本体的语义检索方法

提出一个基于本体的语义检索方法,利用领域本体知识对各类资源进行语义标注.把用户查询转化为形式化的SPARQL检索描述,再把执行查询后的结果扩展到相关的标注资源.     

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。     

面向语义的课程知识本体的构建

相对于目前常用的基于关键词字面匹配的检索方法,语义网的信息组织作为一种全新的信息组织方法和理念,为网络信息组织带来了新的变革。本体是语义网信息组织的核心,本体及其推理能力代表了现代信息组织,特别是网络信息组织的发展趋势,它不仅有利于信息的形式化描述,而且依据本体这种信息组织方法而建立的检索系统,更能满足用户进行语义检索特别是智能检索的需要。面向语义的课程知识的检索以语义理解为基础,在很大程度上揭示了信息语义的扩展性,加大了对知识的处理和理解能力。基于本体的语义信息检索在构建领域知识本体结构的基础上,通过对领域本体资源的语义信息的获取,来理解用户的检索需求,语义描述检索语句和文档的资源,从而实现信息检索。因此,如何构建课程知识本体成为现阶段教育变革的热点话题。本论述以谭浩强所著《C程序设计(第三版)》课本为基础,以创建该门课程的本体模型为例,讲述面向语义的课程知识本体的构建。     

一种新的保留语义的P2P系统索引构造方法

提出了一种新的P2P系统索引构建方法.它使用多个简单本体(ontology),对同一资源进行描述,将各个ontology描述转化为相应的本体序号(ontology ID),然后使用Hilbert空间填充曲线,实现从多维ontology ID到一维索引值的映射,得到保留了语义的索引值.根据这个索引值,在Chord等结构化P2P上发布和查找资源.该方法对资源的描述更加准确、简单,资源的发布和查询也更加灵活和高效.     

一种基于农业领域本体的语义检索模型

基于农业领域本体和词汇,给出一个针对农业领域的语义检索改进模型.该模型接受用户自然语言输入,通过计算词语与本体知识之间的相关度和相似度,来实现词汇到知识的映射.针对农业领域本体特点,给出相应的语义扩展规则,把检索结果从本体知识扩展到与之相关的资源文档,并对检索结果进行排序.     

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。     

基于领域本体的文本信息语义检索研究

本文在构建军用飞机领域本体的基础上,尝试基于领域本体的文本信息语义检索研究。重点探讨了基于领域本体的文本信息标注以及查询扩展方法以及知识片段的提取思想,实现了基于语义的文本信息资源的检索功能。     

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.     

基于本体的环境信息系统框架

为了解决环境信息学研究和应用中所遇到的数据异构、系统互操作和信息检索等问题,将信息学中本体和语义网研究领域的最新成果引入环境信息学,提出和设计了一个基于本体的环境信息系统框架。该框架以本体技术为核心,采用双层本体结构,提供语义级的信息共享和系统互操作,实现了环境信息服务和环境智能信息检索功能,具有很强的可扩展性。     

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。     

基于本体的语义相似性研究

为了在信息检索中,从语义层面全面理解用户查询意图,提高信息的查全率和查准率,提出了基于本体的语义相似性和相关性计算方法。该算法充分考虑了本体模型结构的特点和本体间语义距离、本体密集度等因素对语义相似性的影响,提高了信息检索性能。以煤炭矿井工程的知识体系为例,建立了本体库模型,并设计了本体库的树状内存数据结构。通过实验仿真计算验证了本体相似性算法的有效性。     

一种基于体裁互文性的P2P信息检索模型

P2P信息检索的研究大多集中于资源搜索机制,而P2P存储系统是一个多结构数据存储系统,系统中有多个数据源,数据有各种表示形式,不同的用户对相同的现实世界的实体可能会使用不同的描述数据,有不同的表示,这样必然会产生语义异构的问题．首次将体裁互文性概念拓展到信息空间,设计和实现了一个基于体裁互文性的P2P信息检索模型,探讨了基本概念和性质,并以原型系统的数据为样本,对理论进行了验证．实验表明本文所设计方法在Bpref信息检索典型评价指标上取得了较好的效果．     

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.     

适用于P2P的系统查询扩展优化方法

P2P系统中,各种文本文档是很重要的共享资源,而传统的信息检索技术无法在此复杂系统中获得良好的效果．通过对隐含语义索引的分析,提出了语义双重查询扩展（SDQE）的方法,它利用各个peer上文档集提供的隐式反馈,通过比较查询的上下文信息,发现用户的隐含偏好,从而找出最符合用户查询需求的文档．实验证明,SDQE是可行的,并能有效地提高P2P系统中文本检索性能．     

融合BabelNet 的多语言智能信息检索模型

传统的跨语言信息检索存在翻译映射准确度低和查询扩展后语义偏离等问题。为此提出结合统计学和 本体论的方法构建多语言信息检索模型,通过使用统计翻译解决翻译映射歧义问题,使用多本体BabelNet 等减 少语义关联度损失。由于本体包含大量概念联系,因此使用本体作为语义层表示设计了语义权重算法,并将其 构建在BM25F 统计信息检索模型上作为用户反馈的排序算法。最后根据建立的模型设计实现了多语言信息检 索原型系统,并用基于爬虫技术获取的数据测试集对模型进行测试,实验结果表明,该模型平均查准率高于传 统的基于机器翻译的信息检索模型。