基于语义的Web挖掘信息智能获取研究

目前,基于语义的Web挖掘使语义Web和Web挖掘两个领域结合起来,并在一定程度上促进了各自的发展.本文介绍了语义Web的体系结构和Web挖掘以及智能Agent的相关概念,并提出了在多Agent框架下构建基于语义的Web挖掘信息智能获取系统模型,经过分析说明此模型在一定程度上提高了信息获取的智能化水平.     

基于语义Web的多Agent系统研究

语义Web服务是在分布式环境下构建复杂系统的一种新兴技术。该文阐述了语义Web的核心概念和多Agent系统的主要特点,在此基础上,提出了基于语义Web的多Agent系统的体系模型,并探讨了该结构对于构建开放的、动态的、异构的多Agent系统所具有的优越性。     

基于Agent的Web数据挖掘模型设计

本文针对传统Web数据挖掘方法的不足,提出了一种基于Agent的Web数据挖掘模型,该模型适用于Web信息挖掘的各种应用。在信息的个性化推荐,电子商务的个性化服务,网站结构的改进等方面有良好的应用前景。     

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。     

基于多Agent的Web数据挖掘系统

本文充分利用多Agent系统的协同特性,分析了Web数据挖掘系统的体系结构和功能模块。     

语义Web环境下多Agent系统开发方法

为提高测控方案设计的快速性和可靠性,从工程实践方法论的角度研究了语义Web技术与MAS构建方法的融合,提出了一种语义Web环境下多Agent系统开发方法MDCSW (MAS Development combined with semantic Web).该方法利用语义Web标准的知识结构描述能力将领域知识建模和系统架构...     

基于Agent协商的语义Web服务知识模型

在面向服务的应用中引入语义协商的思想,使服务Agent能够在Web服务部署、发布、发现和组合过程中共享服务知识.并且具有足够的自治和理解能力.通过描述抽象和具体的语义Web服务以及分析服务Agent之间的交互过程,提出了适合协商的服务Agent和服务知识模型,并给出了服务Agent之间信念知识修正和更新的方法,形式化描述了协商过程中服务Agent的角色和行为以及针对服务属性的语义协商协议.实验结果表明,在服务发现过程中使用这种服务知识模型及语义协商交互协议,能够显著改善服务Agent的理解能力.随着部署的具体服务数和协商的服务属性数增加,返回服务发现结果的时间有所延长,但其精确度有了明显的提高.     

基于多约束条件的Web挖掘框架

挖掘用户的浏览模式是Web挖掘的热点之一.提出一种基于多约束条件的Web挖掘框架,该框架可以有效地提高挖掘算法的效率和挖掘结果产生的灵活性.     

基于多Agent的Web文本挖掘模型

1：Web上有大量的数据信息,怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点,本文构建了基于Agent的Web文本挖掘模型,并详细阐述了该模型的结构和工作机理。     

Web挖掘与粗糙集模型研究

Web上有海量的数据信息,怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点。数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容,解决数据的应用质量问题。充分利用有用的数据,废弃虚伪无用的数据,是数据挖掘技术的最重要的应用。     

基于Web日志挖掘的网页推荐方法

针对传统单纯聚类算法实现网页推荐精确度欠缺的问题, 提出一种基于Web日志挖掘的个性化网页推荐模型, 并实现了相应的网页推荐算法, 算法结合聚类分析和关联规则挖掘, 能有效实现网页推荐. 实验结果表明, 在保障网页页面推荐覆盖率的条件下, 该方法有较高的精确度、 有效性和实用性.     

基于MAS的本体语义Web服务智能搜索系统的设计研究

目前传统Web服务查询缺乏智能语义支持和配置灵活性等诸多问题,无法适应Web用户持续增长的服务性能要求,基于多Agent技术改进的本体语义Web服务检索系统和解决方案可以较好的解决上述问题。在讨论多Agent技术、本体语义以及Web服务的基础上,提出了将Agent表达为Web服务,并通过UDDI发布该服务而将Agent和Web服务融合的解决方案,并设计了一个基于多Agent技术和本体语义的Web服务智能搜索系统。并通过对系统的Web服务搜索实例检测,验证了系统是可用的和有效的。     

基于描述逻辑的语义Web本体研究

语义Web出现的目的就是为了解决机器和人对知识的理解的问题,首先需要解决的问题就是计算机对知识的理解问题,只有计算机理解了所建立的知识,才能在此基础上展开推理服务。首先讨论了传统知识表示方式的缺陷,然后对本体论的逻辑基础———描述逻辑进行了研究。由于OWLDL和描述逻辑的一致关系,因此使用OWLDL来表示本体。介绍了描述逻辑推理系统RACER。最后提出了解决本体层知识表示方法的解决方案。     

一种基于语义Web的信息检索模型研究

提出一种基于语义Web的信息检索模型,它能够实现准确高效的网络信息检索,克服传统信息检索的局限。介绍了语义Web、本体以及Lucene全文检索技术,详细阐述该模型的六大模块,其中在本体基础之上充分利用Jena查询和推理技术进行查询扩展,以及Lucene技术来建立索引和检索,改进排序算法使得返回结果更加满足用户需求。     

一个集成Web语义和使用挖掘的个性化模型

介绍Web语义和使用挖掘及个性化服务的基本概念,提出一个集成Web语义和使用挖掘的个性化模型,能进一步提高个性化系统的效率和精度并对模型的体系结构、领域本体论生成以及Web使用挖掘等方面进行了详细的论述.     

基于关联规则的Web使用挖掘系统

通过分析Web日志记录来发现用户访问行为等,进而识别电子商务中的潜在客户,提高网络信息服务的质量,优化站点结构以及得到对于个性化系统有用的信息.提出一个Web使用挖掘系统的设计方案,包括系统的体系结构、功能结构及每个功能点的详细设计.为Web使用系统开发人员提供有价值的参考信息.     

基于语义Web的旅游信息系统设计

设计了一个旅游信息系统,并在系统中成功运用了语义Web技术.使用UML建立了旅游领域的Ontology,并以几个旅游门户网站为信息源建立了旅游领域的语义Web数据库.提出了语义Web技术和传统搜索引擎相结合的信息检索方法,设计了检索语义信息的算法.实现了描述逻辑知识库问题解答的优化,设计了用户和知识库交互的方式.本系统是一个语义Web技术的商业应用原型.     

Web挖掘技术

万维网的出现使计算机拥有海量的信息资源 ,而其中蕴含的知识却未能得到充分利用。为此 ,Web挖掘技术成为一项重要研究课题。文中对Web挖掘分类、与Web挖掘相关的各种技术以及Web挖掘应用加以阐述。最后提出了一个综合Web挖掘原型系统SWMS。