物流领域本体的模块化研究与实现

为解决物流领域大本体不易维护、应用困难等问题,将模块化技术引入物流领域本体建设中．提出了本体模块的定义．给出了物流领域问题域划分原则,并采用断言方式将模块连接,形成不同语境下的知识表示．针对模块连接时产生的不一致问题提出约束原则,从而保证了模块间连接的正确性．由于划分后产生的货物本体模块依然较大,根据货物专业领域的知识特点将其细化为多个模块,这样模块间的关系呈现树状结构,并用程序将模块连接．在此基础上．优化了基于本体和规则的物流管理系统．实验表明,模块化技术将推理限制在较小的范围之内,降低了推理复杂度,大大减少了系统内存消耗,提高了系统响应速度,且本体模块易维护和复用．     

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。     

基于事件本体的查询扩展方法

针对用户获取互联网上事件类信息的需求,提出了一种基于事件本体的查询扩展方法,重点研究了该方法涉及的2个关键技术：查询内容与领域事件本体的匹配和基于事件本体的扩展项的选取．在中文事件语料库上,通过实验验证了方法的有效性．     

基于OWL本体和描述逻辑的Web服务匹配模型研究

在WWW世界中,为了获得更多的优质服务。必须提供一种高效的服务发现机制。而要进行有效的服务发现,需要提供一种合理的服务匹配模型及相应的匹配算法。在总结了传统的UDDI标准所存在缺陷的前提下。重点提出了一种Web服务匹配模型．该模型通过本体来增强服务描述语义,将本体与描述逻辑有机结合起来。克服了传统UDDI标准在语法级基于关键字搜索的缺陷．提高了服务匹配能力。讨论了匹配模型各模块的功能。同时提出了一种基于OWL的本体创建方法。     

基于异构本体的Web服务自动发现

Web服务应用的一个关键问题是如何发现需要的服务。传统的服务发现是利用UDDI和WSDL等技术,采用基于关键字的搜索,查准率低、需要人工干预且缺乏语义。本文研究基于异构本体的服务自动发现技术,提出了一种新的本体语义匹配算法。对发布服务和请求服务都采用本体语言OWL描述,然后用本体映射的方法解决了服务描述本体间存在的异构问题,并用本文提出的匹配算法实现了基于异构本体的服务自动发现。     

基于进化算法的生物医学本体匹配技术

由于生物医学本体拥有规模庞大的概念和复杂概念间关系,已有本体匹配技术难以高效确定生物医学本体匹配结果。为解决这一问题,构建了生物医学本体匹配问题优化模型,提出基于进化算法的生物医学本体匹配技术来确定最优匹配结果。在求解生物医学本体匹配问题时,采用一种新的生物医学本体概念相似度度量来确保匹配结果质量,并通过基于推理的概念对剪枝技术缩小算法的搜索空间,提高算法效率。实验结果表明,基于进化算法的生物医学本体匹配技术能有效匹配生物医学本体。     

采用双向个体标注的本体匹配技术

由于本体中的个体能更好地描述其所属概念的真实语义,因此基于个体的本体匹配技术有助于提高本体匹配结果的准确性。针对现实的本体中缺乏双向标注的个体而导致的基于个体的本体匹配技术难以得到广泛的应用这一问题,本文提出了一种基于双向个体标注的本体匹配技术,该技术通过进化算法来实现本体间自动化个体双向标注和概念匹配的过程。实验采用OAEI 2012的测试数据集,结果表明本文提出的方法是有效的     

关键基础设施网络关联脆弱性评估的本体配置

面向城市关键基础设施网络(CIN)关联脆弱性评估中的多源知识融合,提出一类知识本体配置方法,包括本体建模与本体匹配两个串行联动的部分.首先,结合历史案例与文献,溯源CIN关联脆弱性评估涉及的情景、关联、评估三方面知识要素,建立了CIN关联脆弱性评估的知识本体模型.然后,为实现多源本体智能化配对,建立基于本体检索与本体匹配评估的本体匹配算法,支持相关知识的动态有效融合.最后,通过一个用例验证本体配置方法的合理性.用例结果表明:本体配置方法能够集成CIN关联脆弱性评估的各类知识,避免多组织协同过程中的知识语义和结构冲突.     

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．     

基于语义本体的反向迭代Web服务组合方法

为了实现更复杂、更强大的Web服务功能,提出了基于语义本体的反向迭代服务组合方法。该方法用Web服务本体OWL-S和领域本体描述Web服务,将服务之间的匹配计算转化为输入输出之间扩展语义包含匹配,用反向迭代的方法构造服务组合有向图提高了服务组合生成效率,同时给服务请求更大选择空间。     

Evaluation of Multistrategy Classifiers for Heterogeneous Ontology Matching On the Semantic Web

Introduction ThecurrentHTML basedWebismainlydesignedfor humanstobrowseanduse.Themajorityofthewebpages areinhumanreadableformatonly,somachinescannot understandandprocessthisinformation,andmuchofthe potentialofthewebhassofarremaineduntapped.The traditionalwebhasreacheditscrucialpoint.TimBerners Lee,inventoroftheweb,hascoinedthetermSemantic Webtodescribetheapproachthataugmentthewebwith languagesthatmakethemeaningofwebpagesexplicit[1].Thevisioninthesemanticwebcanberegardedasdata interoperation…     

基于产品特征的领域情感本体构建

研究构建领域情感本体,显式描述产品与产品部件、产品与产品属性之间的语义关系;设计词性模式匹配方法提取特征词和情感词的固定搭配,并采用评论句的极性标签结合否定词典,逆向推测搭配组合的情感极性,建立特征词与情感词的关联关系;进一步设计本体节点匹配规则进行情感分析,提高对电商网站评论文本情感分析的性能. 实验结果表明,领域情感本体的构建有利于消除情感词的领域依赖性及识别评论中的隐性特征.      

基于聚类的本体块匹配方法

提出一种新的处理n:m映射的方法,该方法将n:m映射问题转化为聚类问题,利用Hownet中的资源使本体中的实体基于语义关系聚合,并重新给出了查全率和查准率的计算公式.使用Hownet及其相关工具对OAEI组织给出的一组本体对进行实验,实验结果表明,该方法对块匹配问题效果较好.     

Application of Improved Compact Particle Swarm Optimization to Large Ontology Alignment Task

Ontology occupies an important position in artificial intelligence, computer linguistics and knowledge management. However, when different ontologies are constructed to represent the same information in a domain, the so-called heterogeneity problem arises. In order to address this problem, a key task is to discover the semantic relationship of entities between given two ontologies, called ontology alignment. Recently, the meta-heuristic algorithms have already been regarded as an effective approach for solving ontology alignment problem. However, firstly, as the ontologies become increasingly large, meta-heuristic algorithms may be easier to find local optimal alignment in large search spaces. Secondly, many existing approaches exploit the population-based meta-heuristic algorithms so that the massive calculation is required. In this paper, an improved compact particle swarm algorithm by using a local search strategy is proposed, called LSCPSOA, to improve the performance of finding more correct correspondences. In LSCPSOA, two update strategies with local search capability are employed to avoid falling into a local optimal alignment. The proposed algorithm has been evaluated on several large ontology data sets and compared with existing ontology alignment methods. The experimental results show that the proposed algorithm can find more correct correspondences and improves the time performance compared with other meta-heuristic algorithms.     

基于语义的XML数据清洗框架

在XML数据清洗中,模式约束语言提供的信息不能满足准确数据清洗过程对于领域知识的需要;同时,传统的树编辑算法在对XML实例数据进行清洗时,由于缺乏对XML结构信息的语义描述,造成了大量的数据匹配错误.基于此,引入参考本体和领域本体分别对上述问题进行解决,给出了模式约束的度量指标和一个XML结构感知算法,并构建了一个基于语义的XML数据清洗框架.     

语义地理信息服务的三级匹配发现算法

目前地理信息服务缺少语义描述和发现算法.借鉴本体语言服务(ontology web language for services,OWL-S),构建地理信息服务的语义模型,提出一种基于语义模型的地理信息服务发现算法.在SI/SO匹配中利用本体分类树,将本体相似度求解转换为分类树中节点距离求解的方法.实验证明,该算法不但能区分匹配等级,而且能区分同一匹配等级之间的相似度大小,能较好地满足地理服务发现的需求.     

一种改进的本体映射方法

针对目前本体映射中概念相似度计算所存在的问题,提出了一种改进的本体映射方法。该方法首先根据两个概念名称相似性过滤出最相关的概念,减少概念相似度的计算;然后基于概念实例、概念属性、概念关系计算概念相似度,并进行综合;明确了本体映射步骤;最后对相关工作进行了分析比较。     

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。     

基于QoS本体的语义Web服务选择算法

引入QoS本体,提出了一种基于QoS本体的语义Web服务选择算法.该算法通过构造Web服务的QoS本体模型以支持异构QoS参数的语义描述和度量,并将QoS语义匹配和数值匹配相结合,从而更准确地为用户选择满足其个性化需求的Web服务.仿真实验表明,基于QoS本体的语义Web服务选择算法能够充分利用QoS语义和数值信息,为用户选择更合适的服务,实现用户对Web服务的个性化需求.