本体匹配概述

介绍了本体及本体匹配的定义，对本体匹配方法的研究现状及其发展方向进行了重点阐述。     

在不同本体环境下的语义检索

随着本体技术的逐渐成熟 ,基于本体的智能检索开始受到重视。然而由于本体差别的存在 ,使得在不同本体间查询始终存在困难。文章提出了一种在异构本体的环境下实现语义检索的解决方案 ,该方案借助语义度量技术 ,实现了不同环境下的查询映射 ,从而较好地解决了这一问题     

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.     

基于大规模本体的有效匹配研究

为了改善不同领域专家构建的本体存在不匹配的问题,以及大规模本体问题已经超过当前的匹配方法,笔者设计了一种基于模块化的方法,其思路是把一个大的匹配问题分解成几个小的匹配问题,以减少急剧变化的复杂性．为了验证该方法,选定了几个较大和复杂的本体来测试．结果表明,基于模块化的方法（MOM）在保持较好的准确率和查全率的同时还可以较大地减少匹配时间．     

一种有效的Peer-to-Peer环境下的Trust模型

现有的单粒度信任模型不能很好地解决可信度计算的粒度问题,而多粒度模型在度量节点可信度时,仅考虑了相关领域的包含关系,欠缺对相交关系的考虑.据此,提出了一种新的Peer-to-Peer环境下的多粒度信任模型,该模型可以针对节点在具体的领域计算其可信度,并在计算过程中考虑了相关领域的相交关系.首先给出了领域模型的定义,在此基础上给出了信任模型的定义,然后对模型的迭代收敛问题以及可信度的分布式放置和获取问题作了深入的探讨.分析表明,该模型较已有模型在可信度计算的粒度及工程可行性等方面有较大的提高.     

基于本体知识查询树的语义路由检索模型

提出一种基于本体知识查询树(OKQT)的混合P 2P语义路由检索模型,通过对路由节点中OKQT的查询,使得用户节点能够根据检索词和OKQT中知识的匹配,在网络中进行快速准确的查询定位,对所需知识进行精确查询。同时对于网络中无法和检索词匹配的查询,通过计算它和其他知识的语义相似度,对检索词进行相应的缩放,返回相应的知识供用户参考。实验表明,这种先定位后查询的方法提高了语义路由效率,具有较强的查准率、查全率和扩展性。     

基于模式的本体匹配研究

本体匹配的主要目的，就是在两个不同的本体之间建立语义映射。由于本体可以从不同的方面进行比较，所以，目前有很多技术可以用来实现本体的匹配。本文介绍的就是基于模式的本体匹配技术。介绍了两种基于模式的本体匹配技术：元素匹配和结构匹配技术；并分析了匹配过程中的不确定性。     

基于本体的临床试验数据语义查询

临床试验数据的描述中多自然语言、多专业医学术语的特点使得用户难以通过自定义的关键字快速定位所需的资源。该文采用基于本体的方法实现对于临床试验数据的语义查询。该系统的实现步骤如下:使用OWL(Web on-tology language)构建基于ICD-10和ICMJE标准的本体,包含疾病和临床试验类;从Clinical Trials注册库获取临床试验数据,标注为本体中的临床试验类实例;建立临床试验实例与疾病实例的联系;借助SPARQL实现对于临床试验数据结构化的查询。使用上述方法,用户能够通过疾病实例和相关属性的关键字,表达结构化的语义查询条件,精确定位所需的临床试验。与传统的仅基于关键字匹配的查询方法相比,该方法所表达的查询条件能够更加准确地描述用户的查询需求。     

服务匹配模型中综合语义匹配方法研究

针对目前基于语义的服务匹配系统中的匹配方法存在对同一等级概念区别不清的问题,采用Web Services和语义Web技术,提出了一个基于UDDI和OWL-S的服务匹配模型,即对传统服务匹配模型的UDDI中引入语义化服务描述和基于数值计算的语义匹配功能.并综合利用基于几何距离和基于信息容量两种语义相似度算法的优点,设计了一种综合语义匹配算法,最后通过实验验证了该方法的优越性.     

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.     

基于本体串连的XML语义发现和查询的研究

XML因其灵活性和易扩展性已经成为Web上异构数据转换和传输的标准,但是含有不同模式的XML数据源之间却很难进行相互操作,这给XML数据检索带来了很大的不便.提出一种从XML模式到OWL本体的转换算法,然后借助共享全局本体和同义词典实现转换后的本体在语义上的相互映射,从而解决XML结构异构的问题,最后提出了利用本体串连实现XML语义查询的方法.与传统方法比较,实验结果验证了该方法的有效性.     

基于Hilbert空间填充曲线的P2P多维潜在语义查询

为在有组织对等(P2P)系统上提供有效的多关键词查询和搜索机制,提出了多维潜在语义查询(MLSQ)方法.该方法利用Hilbert空间填充曲线(HSFC)和潜在语义索引,将高维语义空间中相似的数据对象映射到一维数值空间中的邻近区域中,并以每个数据对象在一维数值空间中的序号作为键,将数据对象的索引分布到有组织P2P网络邻近的结点上.通过将HSFC中数据点的查找过程嵌入到有组织P2P网络的结点上,再利用网络的数据查找机制,MLSQ可方便地搜索到符合查询要求的数据对象.实验结果表明,MLSQ在搜索过程中需要访问的网络结点数比较少,并具有较高的查准率和较低的通信量的特点.     

Memory Efficient String Matching Algorithm for Network Intrusion Management System

As the core algorithm and the most time consuming part of almost every modern network intrusion management system (NIMS), string matching is essential for the inspection of network flows at the line speed. This paper presents a memory and time efficient string matching algorithm specifically designed for NIMS on commodity processors. Modifications of the Aho-Corasick (AC) algorithm based on the distribution characteristics of NIMS patterns drastically reduce the memory usage without sacrificing speed in software implementations. In tests on the Snort pattern set and traces that represent typical NIMS workloads, the Snort performance was enhanced 1.48%-20% compared to other well-known alternatives with an automaton size reduction of 4.86-6.11 compared to the standard AC implementation. The results show that special characteristics of the NIMS can be used into a very effective method to optimize the algorithm design.     

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．     

P2P网络中基于语义的资源检索方案的实现

将P2P技术和语义W eb技术相结合,设计了基于语义的P2P网络资源检索系统,系统分为本体推理服务器端和Peer端两大部分,在P2P网络下,依靠所设计的领域本体,能实现对计算机学科学习资源的共享和语义检索功能.通过与传统的检索方案比较,证明该方案可行有效.     

分布式环境下基于形式化领域本体的查询处理

为了提高语义Web查询的查全率和查准率,文中提出了一种基于形式化领域本体的查询处理方法.首先采用描述逻辑表达领域本体的语法和语义,实现领域本体的形式化转换;然后基于转换后的形式化领域本体,采用含半幺群概括演算作为基于形式化领域本体查询转换的目标语言,定义了用户查询到含半幺群同态查询的转换规则和语义优化处理、查询重写规则,最后通过实验验证了该方法的查询性能.     

一个有效的对等网络搜索机制

提出了一个对等网络中基于“簇”的搜索机制,利用信息社会中数据的存放具有结构化的特点,设计了一个算法在具有相似“兴趣”的Peer之间建立邻居关系,形成一个“簇”．转发查询请求时优先考虑“兴趣”更接近的簇内的Peer,大大提高了搜索效率,同时保持了非结构化系统的良好的容错性且支持关键字部分匹配．     

基于本体的多无人机系统语义互操作方法

引入基于领域本体的语义模型形式化建模方法,提出了多无人机交互描述的语义描述模型方法和交互配置的语义增强方法.设计了无人机本体UAV O和服务描述本体UAV OS,在OWL S（Ontology Web Language for Services）基础上扩展服务动态特性等的描述,可以为服务质量、服务状态和服务关系提供语义描述;扩展了对多无人机任务和动态配置、组合所需控制结构等的描述.为了实现多无人机应用配置的自动化和动态性,基于本体的语义增强方法可以用于配置管理,在匹配中引入高层次的语义增强匹配,对多无人机交互配置处理进行语义增强.在无人机综合仿真环境中进行了验证,结果表明,提出的基于本体的语义互操作方法能有效地支持多无人机应用交互和集成.     

基于层叠模型的话题检测方法研究

针对相似话题难以区分的问题,提出了基于层叠模型的话题检测方法.该方法以Single-Pass聚类策略为基础,将新闻实体信息运用到话题检测中,改进时间相似度和地点相似度的计算方法,在底层利用文本内容相似度完成话题检测的任务,在高层结合时间相似度和地点相似度完成话题检测的任务.实验结果表明,该方法的性能优于传统的文本相似度算法.