本体集成的研究

简述了本体集成的相关概念和流程以及本体集成中的关键技术——本体映射的概念和实现过程,介绍了目前关于本体集成的一些研究成果。     

基于P-集合和FCA的中文领域本体学习方法

提出一种基于P 集合和形式概念分析的中文领域本体学习方法. 该方法以非结构化中文文本为数据源, 通过引入P-集合理论获取形式背景, 在获取形式背景的基础上, 采用Godin]算法构造概念格, 并采用自定义映射规则实现概念格到中文领域本体的映射. 通过学习生物和水领域文本, 得到一个中文领域本体. 实验结果表明, 该方法能解决手工构建本体费时、 费力的问题, 且学习到的本体是形式化本体, 能被更好地共享和重用.     

基于本体的领域知识建模方法研究

领域信息的智能理解是当前信息处理的研究热点，其基础则是建立该领域的良好知识模型。利用本体这一优秀的知识表达工具建立领域知识模型已经得到推广。本文通过对已有的基于本体的知识建模方法的讨论，从不同角度和不同层次展示了本体知识建模的特点，在此基础上提出基于本体生命周期的知识建模方法，并指导于机械产品领域的知识建模。     

本体知识库集成的方法研究

随着本体研究和应用的快速发展,本体集成问题日益突出,目前本体集成并没有统一的方法与标准,大多研究者将研究重点放在本体映射方面。本文对本体集成涉及的核心问题,以及现有的本体集成框架和本体集成流程进行了深入分析和研究,并在此基础上对现有的本体集成方案进行了改进,包括本体映射流程细化、相似度计算的综合、本体映射修正的细化、本体集成规则概括分类、本体集成校验流程的改进等,以期给出一种通用的本体集成解决方案。     

基于本体的个人信息构建方法及共享研究

讨论了本体的基本概念,个人本体Personal Ontology的形式化表达方法及本体元素之间的关系。在此基础上提出了个人本体模型的基本架构及其UML建模方法。并且讨论在大学校园里面,协商代理和个人代理通过Personal Ontology进行知识分享的解决方案。最后给出将本体模型映射到实际编程环境和持久存储模式的方法。     

FCA技术在多数据源领域本体创建中的应用研究

随着本体应用的深入,从单数据源中提取的轻型本体已不能满足应用需求。通过合并不同数据源创建的子本体可解决此问题,但需要进行跨本体的概念相似度计算。同时要求领域专家的参与,代价较大。引入形式化概念分析(formal conceptanalysis,FCA)相关理论,提出一种基于FCA技术的多数据源的领域本体创建方法;该方法克服了以往方法中数据源的单一化、自动化水平低、创建方法复杂等不足。实例分析表明:该方法增加了本体的概念的丰富性和实用价值,提高了创建的效率。     

基于OWL的战场本体构建方法

对使用OWL构建战场本体的方法进行研究.尝试利用骨架法构建战场本体,并用OWL语言对战场本体及其关系进行形式化描述.结合一个具体的战场应用场景,对本体的应用进行说明,为实现基于本体的军事领域战场知识管理奠定基础.     

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。     

基于本体的自然语言检索研究

本文分析了自然语言检索的优缺点，介绍了自然语言检索与本体结合的优势，对本体的构建规则进行了介绍，最后提出了构建本体的方法。     

基于本体的信息系统集成方法研究

信息系统集成是解决企业信息孤岛的有效方法.围绕信息系统集成的核心问题——知识集成展开研究,讨论基于本体的知识集成的相关内容,并以森林资源档案信息系统为例,使用OWL本体描述语言实现森林资源档案信息系统之间的集成.     

基于本体的过程融合

随着大众健康需求的变化,长期、系统、个性化的健康服务过程成为一种新的趋势。医疗机构的分科,使消费者不得不参与到多个科室开出的不同健康服务过程之中。为了方便消费者就医、减少冗余的服务项目、提高消费者的服务满意度,该文试图实现多个健康服务过程的融合。为此,首先分析了可融合任务的种类和特点,给出了机构本体以统一概念,说明概念之间的关系;然后给出了基于该本体的服务过程融合算法;最后,实现了该算法的原型系统,并以孕中贫血诊疗服务过程与孕中健康检查服务过程的融合实例说明了该算法。运行的结果表明:该算法能够很好地对服务过程进行融合,从而提高消费者的满意度。     

本体在政务工作流模型中的应用研究

介绍了本体的内涵、概念,讨论了本体在政务工作流模型的应用.在讨论了工作流模型和政务工作流应用特点的基础上,提出了政务工作流模型,并建立了政务工作流元模型、政务文书元模型和政务机构元模型.给出了OWL＋RDF＋XML的形式化描述.实验证明,本体能有效地应用到政务工作流的建模过程中.     

基于本体的主题相关度算法研究

互联网上信息是海量的,并且还在快速的发展.面向主题的Web信息检索已成为当前研究的热点之一.将语义网技术同传统的信息检索技术相结合,给出一个利用本体判断主题相关度的判断算法,通过实验验证了算法的有效性.     

本体的半自动构建技术

为了处理海量的异构信息,达到知识共享的目的,介绍和研究了半自动构建本体过程中涉及到的众多理论、技术和方法;介绍了构建本体的准则和方法;比较和分析了构建本体所需的几种常用的编辑工具;回顾了本体的半自动生成技术;介绍了本体的丰富技术,并对各种技术的不足之处做了分析.这些技术可以有效地帮助和指导用户半自动构建满足需求的领域本体.     

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.     

基于改变历史日志扩展的本体映射进化研究

本体映射可以有效地解决本体异构问题,然而现有的本体映射研究大多只关注于映射方法本身,而缺乏在具体动态应用环境中对映射进化的分析,使得已有的本体映射方法在实际应用中的效率并不高。因此本文提出一种基于改变历史日志扩展的本体映射重建方法。该方法在本体映射进化时,用HL记录本体的变化对现有的映射系统进行扩展,仅仅更新过期的无效的映射对。实验结果表明,本文方法在本体不断更新的动态环境中表现较优,和其他现存映射进化系统相比具有时效性更高的优点。     

基于Web知识本体的Topic Maps研究

针对复杂产品设计行业信息系统应用集成中存在的Web知识的检索、共享、集成和重用问题,研究了复杂产品设计行业中异构设计本体和异构应用本体的抽象特征,提出了一种基于知识本体与Web服务的主题图(Topic Maps)概念,构建了复杂产品设计行业知识本体的主题图,以复杂产品设计中的若干知识为例说明用主题图构建复杂产品知识本体库的方法.利用主题图对复杂产品设计领域的知识进行知识类型描述、信息抽取与表示,建立了复杂产品设计的本体库,实现了对知识的快速高效检索和对异构、分散知识的共享和重用.     

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.     

基于形式概念分析构建本体的方法研究

本体作为语义网的基础是共享概念模型的明确的形式化规范说明,用于表达数据源的语义、识别和建立概念间的语义关联等。有效地构建本体成为本体应用的关键问题,本文采用形式概念分析构造本体,并利用多值背景的转换算法对词语-文档的二元关系表进行转换导出单值背景,从而更大程度上保留关系表带有的信息。     

Construction of domain Web classification ontology based on suggested upper merged ontology

Aiming at the problem of merging heterogeneous semantic taxonomy emerged in Web information integration, a method of building Web classification ontology （WCO） has been proposed. A WCO that is logically consistent with the suggested upper merged ontology （SUMO） is defined, together with axioms needed to classify Web pages. WCO can be used as a foundation of merging heterogeneous semantic taxonomy, and could be used to support Web information integration and classification based Web information retrieval.