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     

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。     

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。     

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。     

基于领域本体的股票资讯新闻自动语义标注技术

目的利用领域本体来提高股票资讯新闻自动标注结果的质量。方法在构建股票资讯领域本体的基础上,首先使用最大正向匹配技术来提取股票资讯新闻中的关键信息,然后将关键信息与股票资讯领域本体进行匹配,最后利用领域本体标注出与该股票资讯新闻相关的股票。结果比较实验结果表明基于领域本体的股票资讯新闻标注技术的准确率明显高于基于关键字的标注技术。结论将股票资讯领域本体中的知识用于标注股票资讯新闻可以确定更多同股票资讯新闻相关的潜在股票,从而提高标注结果的质量。     

基于本体的文档语义标注改进方法

在领域本体知识的语义环境和资源文档结构基础上,提出一种文档语义标注改进方法,分析、计算标签一文档的词频相关性和语义环境在局部窗口的共现性,实现对各类文档资源的语义标注.该方法首先提取出文档资源的纯文本内容,并分解出子句、句和段落集合.然后,对于每个具体的领域知识项,在本体知识库中寻找其语义环境信息.最后,按照7条相关度规则,分别计算出这些信息与分解后文档内容的相关度,从而完成整个文档库内和知识库内的综合计算,得到该项知识与文档资源的最终相关度.卖验结果显示,该方法能够依据领域本体,有效地对互联网中大量以网页等形式存在的多种类文档知识资源进行自动语义标注.     

基于本体的甲骨卜辞语义标注研究

以甲骨卜辞语料为基础,把本体作为知识表达和共享的载体,对甲骨卜辞语料连行标注,特别实现了基于本体的语义标注,试图构建语义标注的甲骨卜辞语料库,以便实现甲骨文辅助考释和知识共享.     

当前基于本体的语义标注工具的分析

基于本体的语义标注工具使用已有本体在Web页面中插入语义元数据信息,从而使Web页的内容机器可识别,它完成的是构建语义Web的基础性工作.本文将对当前基于本体的语义标注工具进行分析和比较,并总结和探讨基于本体的语义标注工具的发展趋势.     

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．     

基于领域本体概念划分的语义标注方法

对当前的基于领域本体的语义标注方法进行了说明和分析,提出了基于领域本体概念划分的语义标注方法.该方法将领域本体中的概念分为特有概念和普通概念,先用一般的领域本体标注算法计算特征词的权值,再对普通概念特征词的权值进行调整,最后结合水稻领域进行试验.实验表明,该方法在保证查全率的基础上,提高了普通概念特征词的查准率.     

标注工具中OWL本体编辑功能的实现研究

基于本体的语义标注工具使用已有本体在Web页面中插入语义元数据信息,从而使Web页的内容机器可识别,是将现有Web提升为语义Web的有效方法之一.大多数标注工具仅支持使用已存在的本体词汇来标注Web页,不具备标注过程中新建本体或在已有本体中添加新词汇从而补充标注词汇的本体编辑功能.针对语义标注中的本体编辑功能的特点及存在问题进行研究,并从实现的角度对OWL本体编辑进行讨论.     

Bridge Ontology： A Multi-Ontologies.Based Approach for Semantic Annotation

Representing the relationships between ontologies is the key problem of semantic annotations based on multi ontologies. Traditional approaches only had the ability of denoting the simple concept subsumption relations between ontologies. Through analyzing and classifying the relationships between ontologies, the idea of bridge ontology was proposed, which had the powerful capability of expressing the complex relationships between concepts and relationships between relations in muhi ontologies. Meanwhile, a new approach employing bridge ontology was proposed to deal with the multi ontologies-based semantic annotation problem. The bridge ontology is a peculiar ontology, which can be created and maintained conveniently, and is effective in the multi-ontologies based semantic annotation. The approach using bridge ontology has the advantages of low cost, scalablc, robust in the web circumstance, and avoiding the unnecessary ontology extending and integration.     

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．     

Lebesgue积分的一个附注

首先阐释了Lebesgue积分的优越性,然后通过由Fatou定理对Lebesgue控制收敛定理的证明,表明了Lebesgue积分的三大著名定理Levi定理、Fatou定理和Lebesgue控制收敛定理均是彼此等价的.它们相互之间是可以构成一个循环证明的.     

本体技术在个性化推荐系统中的应用研究

针对个性化推荐系统中传统的用户建模技术的缺陷,本文将领域本体的理论与方法应用到电子商务个性化推荐中,设计了一种本体和服装信息相结合的个性化推荐模型。利用Protégé实现了服装知识本体的构建过程,在真实数据集上的实验结果验证了算法的可行性和有效性。该设计与已有的推荐算法相比,具有更高的预测准确度。     

一种基于本体的信息检索方案

描述了一种基于本体的信息检索模型,通过构造领域本体来有效提高系统对自然语言文本的理解能力,具体介绍了查询模型中三个抽象层的设计及使用,最后利用聚合函数对查询结果进行合并与评价,使用户最终得到与检索要求内容匹配度较高的文档。     

P2P环境下基于Ontology的概念匹配策略

采用Ontology作为一种能在知识和语义层次上描述信息的概念建模工具,根据Ontology具有的良好的概念层次结构和对逻辑推理功能的支持,提出新的概念匹配算法,突破了传统的基于关键字的检索技术,把查询请求定位到相关的社区,因此能得到满意的结果.