基于本体的XML数据源语义集成研究

提议了一个基于本体的XML数据源语义集成方法,为每个参与集成的XML文档产生一个局部RDF本体,合并局部本体的结果产生一个全局本体.全局本体统一查询访问并在后台局部XML数据源之间建立语义关系,在全局本体上的查询通过从RDF查询到XML查询的转换被处理.     

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     

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     

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。     

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.     

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.     

跨本体概念间相似度的计算方法——MD4模型

MD3模型是一种系统的跨本体概念间相似度的计算方法,这种方法无需建立一个集成的共享本体。在MD3模型的基础上,充分利用本体对概念的描述信息,重点讨论了跨本体概念间非层次关系相似度的计算,把MD3模型扩展到MD4模型,使得概念间相似度的计算在理论上更全面、更精确。     

基于联邦式本体的HLA仿真建模

针对当前高层体系结构(high level architecture,HLA)难以保证复杂产品协同仿真过程中数据与语义一致性的问题,该文提出了一种基于联邦的本体组织方法,给出了联邦式本体的概念。联邦式本体以HLA发布和订购的方式完成分布式概念匹配与保存,实现多领域模型的语义一致,既保证了领域本体独立性,又保证了模型间的互理解性。该文研究实现了基于联邦式本体自动构建仿真任务HLA对象模型的方法,能根据仿真任务联邦概念模型,自动完成对象模型的创建、部署,提升了领域仿真模型的可重用性,并提高了HLA联邦的开发效率。     

复杂产品协同仿真中基于范畴论的语义本体集成

复杂产品协同仿真往往涉及不同学科的多个子系统。为提升协同仿真过程中的语义一致性,该文基于范畴理论,提出了一种形式化的、能集成多类异构领域本体的本体集成方法。在高层体系结构(high level architecture,HLA)的框架下,该方法重用已有的协同仿真领域本体,将领域本体作为本体范畴的对象,在多个领域本体的基础上创建一个语义统一的联邦本体。理论上证明了该方法形成的联邦本体是范畴论意义下的一个推出,通过该方法形成的联邦本体是各领域本体集成的最小集。建立了基于该方法的复杂产品协同仿真平台,结合具体实例验证了该方法创建的联邦本体能有效地集成各领域本体,实现参与复杂产品协同仿真的各成员间的互理解。     

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.     

语义Web中的语义度量与本体映射

随着本体技术的逐渐成熟,本体的应用开始受到广泛的重视。然而,本体差别的存在使得不同本体间的知识重用与共享存在困难。文章考察了语义Web中本体所具有的特征,提出借助语义度量技术,实现本体间的映射,较好地解决了这一问题;同时,进一步的探讨了本体映射过程中的效率问题,。     

基于OWL的本体映射中概念相似度计算方法的研究

随着网络上的本体越来越多,为了实现不同本体间的知识重用和共享,需要在本体间建立映射。而建立映射的关键在于找到概念相同或相近的实体对。借鉴计算语言学中的语义距离思想,提出了基于OWL构词所描述的本体概念相似度计算方法,该方法充分考虑了概念本身、概念属性、概念所处的层次结构和概念的OWL语义四个方面的语义相似度。     

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.     

基于语义Web的智能信息检索模型

针对传统基于关键字的信息检索系统查全率和查准率都不高的缺点,提出了一种基于语义Web的智能信息检索模型,此模型在语义Web的环境下,利用本体技术,将最初的检索词通过查询扩展模块得到更完善的检索词集,然后利用扩展的检索词集进行检索。将基于关键字匹配的信息检索系统提升为基于本体知识库扩展查询的智能检索系统,从而提高了查全率与查准率,满足了人们对信息检索系统的要求。最后给出了模型的一种实施方案。     

一种基于语义的RESTful Web服务匹配模型

RESTful Web服务是一种轻量级分布式的系统架构,能满足不同系统开发的需要?为了能够自动有效地发现用户所需要的RESTfub Web服务,在一种有效匹配算法的基础上,通过hRESTS和MicroWSMO 2种微格式对RESTful Web服务的超文本标记语言(hypertext markup language,HTML)文档信息进行语义描述,构建匹配模型?该模型包括了本体?匹配引擎?提取器等模块,这些模块具有不同的功能,可以将服务请求方的请求条件和服务提供方提供的参数进行语义上的匹配,进而来发现服务?经过实验证明,该基于语义的RESTful Web服务匹配模型在效率指标方面较现有匹配模型有较大的提高?     

Web Service Description and Discovery Based on Semantic Model

A novel semantic model of Web service descrip tion and discovery was proposed through an extension for profile model of Web ontology language for services （OWL-S） in this paper. Similarity matching of Web services was implemented through computing weighted summation of semantic similarity value based on specific domain ontology and dynamical satisfy extent evaluation for quality of service （QoS）. Experiments show that the provided semantic matching model is efficient.     

基于知识融合的汽车覆盖件模具设计方法研究

针对产品设计过程中,分散异构知识融合不足导致知识检索准确性不高、知识重用效率低等问题,提出一种知识融合模型.利用知识需求模型传递知识需求信息,采用知识元对各类异构知识进行统一表示,通过概念本体对语义概念进行有序组织,与知识元之间形成映射关系.通过语义距离计算获取候选知识元集,并采用基于贝叶斯和遗传算法的知识融合方法将分散的关联知识元融合成知识单元,实现知识重用.以覆盖件模具结构设计为案例验证了所提出方法的可行性和有效性.