应用本体领域构建FDI效应模型

本体作为语义基础被广泛应用于信息检索、人工智能、语义网络和知识管理等领域。针对目前评价体系模型构建中存在的静态性弊端,在研究中借鉴了软件系统框架的复用思想,利用本体领域概念进行领域规约及模型映射,将评价体系模型的构建与本体分析相结合,并首次将其应用于FDI效应模型的构建中,这对于社会学领域具有借鉴意义,同时也为构件库如何合理的自适应并装配所需构件提供了探索性的方法和路线。     

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。     

基于网络技术的数字化校园一卡通系统的设计与实现

随着网络技术、信息技术和通信技术的迅猛发展,高校的教育信息化的快速发展,数字化校园的建设被教育界广泛关注,一卡通系统是数字化校园的重要组成部分,为数字化校园提供了信息共享的基础平台。以西安科技大学一卡通系统建设为例,阐述了系统构成、关键技术、方案设计、功能实现和系统安全策略。一卡通系统建设推动了我校信息化建设的进程,为同类院校数字化校园的建设提供了重要的参考价值。【     

基于本体的虚拟企业知识共享方法研究

本文分析了虚拟组织知识共享特点,并从技术层面解决了虚拟组织的知识共享问题。利用本体技术解决虚拟组织间的语义异构和结构异构,并在此基础上构建了基于本体的知识共享模型。     

基于VS-Adaboost的实体对齐方法

针对现有实体对齐方法大多以本体模式匹配为基础，处理异构关联数据集间对齐关系存在局限性且实体链接缺失问题严重的现状，在分析关联数据语义的基础上，提出了一种独立于模式的基于属性语义特征的实体对齐方法，对关联数据集中实体属性根据语义标签特征及统计特征建模，并采用有监督的可变样本集VS-Adaboost算法实现分类器优化。实验结果表明，该方法的时间效率、准确率、查全率较高，F测度效果较好。     

Interoperability for Global Observation Data by Ontological Information

The Ontology registry system is developed to collect, manage, and compare ontological information for integrating global observation data. Data sharing and data service such as support of metadata deign, structuring of data contents, support of text mining are applied for better use of data as data interoperability. Semantic network dictionary and gazetteers are constructed as a trans-disciplinary dictionary. Ontological information is added to the system by digitalizing text based dictionaries, developing "knowledge writing tool" for experts, and extracting semantic relations from authoritative documents with natural language processing technique. The system is developed to collect lexicographic ontology and geographic ontology.     

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.     

基于混合本体的政府信息共享方法研究

政府信息共享对于电子政务的建设十分重要,能够有效提高政府的工作效率,并为社会提供优质服务.随着政务信息化建设的加快,元数据首先被用于政府信息共享领域,由于元数据缺乏统一标准,因此各政府数据库之间新的"信息孤岛"问题逐渐显露,阻碍了我国政府信息共享的全面发展.针对政府信息共享过程中出现的"信息孤岛"问题,结合本体技术,构建出基于混合本体的政府信息共享模型,并且通过本体之间的相似度的计算,建立局部本体与全局本体之间的映射关系.建立映射关系的目的是为了消除信息的语义异构,从而在根本上解决政府信息共享的难题.最后在此基础上,结合应用实例进行验证分析,实践证明所建立的基于混合本体的政府信息共享模型具有一定的理论与实践意义.     

Semantic-Discovery of Construction Project Files

The dynamics of a construction project generates a huge amount of information for processing. Most project information is recorded in digital files and managed in a decentralized way. Current document management tools do not consider the semantic relationships between files and then cannot discover files based on their content or ensure information consistency across various information repositories. This paper presents a semantic-discovery method for accessing project information across repositories. By adopting semantic web technologies, including extensible markup language (XML), ontology, and logic rules, the semantic-discovery tool can access project files by their properties and relations. The method has been applied to searching for files using documents from a real project. The results show that the semantic content of a file can be used to ensure that only related files are retrieved.     

知识网格辅助产品创新平台及其关键技术

探索了如何在知识网格环境下实现支持产品的创新设计;提出了基于创造性解决问题理论(TRIZ)和本体的创新知识查询平台框架,并且分析了其实现的关键技术为面向产品创新的知识本体、语义注册和基于技术矛盾矩阵的查询等.为知识网格环境下,建立面向产品创新设计的知识供应软件系统奠定了基础.     

Ontology研究综述

Ontology是描述概念及概念之间关系的概念模型,通过概念之间的关系来描述概念的语义。作为一种有效表现概念层次结构和语义的模型,Ontology被广泛地应用到计算机科学的众多领域。本文作者对目前Ontology的研究与应用现状进行了综述性地介绍,从Ontology的定义Ontology理论研究、Ontology在信息系统中的应用以及在语义Web中的地位等方面加以了系统阐述。     

基于范畴论的本体框架的研究

本体作为领域共享的形式化概念模型,是实现服务自动化以及服务互操作的有效手段,其中本体互操作是多本体环境下实现跨本体服务发现的基础.针对现有本体互操作方法依赖于标示语言和逻辑系统的问题,提出了一种基于范畴论的本体集成与互操作框架,使得系统可以在不考虑语言的基础上研究本体集成和互操作.     

一种基于语义网的数字图书馆智能检索模型

提出基于语义网技术的数字图书馆智能检索模型, 该模型以数字图书馆领域本体为基础, 采用双层本体结构, 通过本体映射和本体推理等技术实现了分布式和异质的数字图书馆的智能检索功能. 该模型可以实现数字图书馆语义级的资源共享和智能化的信息检索, 具有较高的查准率和良好的可伸缩性. 该模型提供了一种建设知识化和智能化数字图书馆的方法.     

基于领域约束本体的语义相关度计算研究

语义相关度计算是信息检索、文档分类和聚类、推荐系统、机器学习等诸多领域的关键技术之一。研究基于地学领域本体,综合考虑了本体层级信息量、本体拓扑结构等基础上,引入约束性本体,实现相关度计算算法。实验结果表明,加入约束性本体条件下实现的算法,相关度计算结果明显提高。     

本体论在企业竞争情报系统中的应用研究

应用本体论的思想,搭建基于语义的情报系统框架,建立企业外部环境竞争情报本体模型,为概念及概念间存在的各种关系提供共享的描述,有利于企业竞争情报的发现,以及情报的共享和集成,有利于企业在错综复杂的关系网中找到隐含的信息,为企业的各层决策人员有效利用信息资源开展决策工作提供保障.     

基于树形网格的企业信息语义集成

在分析信息语义集成方案的基础上,提出了一种基于树形网格的企业信息语义集成架构.根据该架构构建的应用系统可以实现企业的分布、异构数据在语义层次上的动态集成,提供具有语义支持、QoS支持的数据访问服务;分析了该架构下本体的组织方式和构建方法,提出了多层树状本体结构;给出了一个企业信息语义集成的例子.     

基于本体的多Agent语义挖掘系统

在分析语义W eb与本体需求的基础上,提出了基于本体的多A gent语义挖掘系统模型。该系统由用户A gent、匹配A gent、语义中间件、推理A gent、查询A gent、本体库以及语义信息源等组成。并且开发了基于本体的多A gent语义挖掘系统的实验原型,为下一步研究开发比较成熟的软件产品奠定了良好的基础。     

基于叙词表的领域本体半自动构建的研究和实现

如何组织、管理和维护海量的信息资源并为人们提供高效优质的信息服务,本体(ontology)作为一种能在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具,为解决这一问题提供了新的途径,已受到国内外研究人员的广泛关注.对本体和叙词表的相关知识进行了详细论述,并利用网络本体语言(Web Ontology Language,OWL),将叙词表中的叙词及词间关系进行了表示和描述.设计和实现了一个转化系统,能够自动地将叙词表中的知识结构和语义关系转化到领域本体中.     

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。     

分布式数据挖掘综述

随着网络技术、通信技术等的不断突破,互联网、移动网、广电网等多种类现代网络及其衍生业务迅速扩张,形成泛在于网络空间的分布式计算环境。为了最大化这些数据的价值,需要利用数据挖掘技术发现其中隐藏的模式或规则,用以指导和辅助生产或运营中的管理决策行为,以提高决策水平及决策收益。然而,受到普遍存在的异构性、私有性和平台兼容性等限制,兼因行业竞争和法律约束等因素(如个人或企业的数据隐私保护问题等),互联于网络的数据源难于进行集中式挖掘,分布式数据挖掘(DDM)技术应运而生。介绍了DDM的定义与框架、适用场景和研究挑战。根据文中给出的DDM高层架构,最终结果的质量与局部数据源的类型、可用性、局部结果的质量及整合方法等密切相关。DDM的实施未必都以站点间纯粹独立挖掘的方式进行,此外,对于数据集中,系统分布式站点多的情况,也可采用DDM。当前,DDM研究领域的挑战主要有:异构与同构挖掘、动态环境下的数据多变性、通信开销、知识整合和语义异构等。当前的DDM系统被分为4类:1)基于Multi-Agent的系统,利用Agent的自治性实现局部挖掘以保护数据私有性;利用Agent的主动性减少用户参与以提高挖掘自动化水平;利用Agent的协作性实现多算法协同挖掘等;2)基于网格的系统,利用网格在资源共享、开放服务和协同工作等方面的优势,提高挖掘的可靠性和协同性;3)基于元学习的系统,通过元学习优化挖掘算法的选择与组合,并对已获知识进行多次学习以提高结果质量;4)基于CDM(collective data mining)框架的系统,将待学习的函数表示为一组基函数的分布式存在,允许各数据源选择不同的学习算法,并以全局结果正确为前提减少网络通信量。进而,对当前DDM研究存在的共性问题进行了归纳:1)结果质量问题,不考虑各个站点数据源间的内在语义联系,各站点独立挖掘本地数据,与其他站点间无语义层面的数据交互或融合,形成纯粹的"分割式"挖掘,最终导致全局结果质量受损;2)挖掘效率问题,如何调度资源以平衡挖掘负载、减少协作挖掘中的通信开销问题。针对结果质量问题,探讨本体与数据挖掘的结合。作为语义网的基础,本体能为对象语义距离度量提供有效支持。当前,在利用本体描述挖掘任务的领域背景方面,利用本体描述DM过程本身方面,都已经有研究人员进行了探索性工作:针对关联规则挖掘中需要从海量规则中遴选有效规则的问题,提出了交互式的、用于删减冗余规则的挖掘后处理方法;针对在给定知识发现过程的输入和输出类型前提下,知识发现工作流的自动构造问题,提出了解决方法。通过阐述可知,为了提升分布式挖掘过程中局部结果和最终结果的质量,策略之一就是将DDM理论和本体理论作融合,以数据源间语义距离的度量为突破口,建立语义距离度量的复合量化体系,通过构建和求解新型DDM模型来实现目标。