基于本体和语义Web服务的供应链知识集成

运用本体论、语义Web、Web服务和多Agent等技术研究供应链系统知识集成的方法，提出了一个基于本体和语义Web服务的多Agent供应链知识集成架构，讨论了供应链系统中基于语义Web服务的智能服务机制和基于元本体和共享本体的多Agent协作方法。     

基于本体的Web挖掘分类方法及应用

为了解决Web挖掘系统中信息共享的语义问题,应用本体技术,在传统Web挖掘分类方法的基础上提出了一种基于本体的Web挖掘分类方法.实践表明,该方法能有效地解决传统Web挖掘系统中诸如"新项目"等问题,并为用户提供基于本体属性的更细粒度、交互式的语义Web信息服务.     

基于蒙古语新闻领域本体的分布式检索方法

目前蒙古语语义Web方面的研究成果都是基于单机环境的,当语义Web信息检索系统投入实际运行时,单机环境存在存储容量有限和多用户并发查询速度慢等问题.针对此问题,提出了基于蒙古语新闻领域本体的分布式语义Web检索方法.首先依据蒙古语新闻领域的特点,参照七步法和骨架法,构建蒙古语新闻领域本体,研究适合本体的混合语义相似度算法进行语义扩展.然后将本体数据与算法部署于Hadoop分布式平台,解决了大规模本体数据存储的逻辑描述、物理结构和并行处理问题,实现了基于蒙古语新闻领域本体的分布式检索系统.实验结果表明,该方法有效地减少了查询关键词的响应时间,提高了新闻检索的查全率和查准率.     

基于本体的Web使用知识发现模型及应用

本体在Web上的应用能够有效解决Web信息共享的语义问题。该文提出了基于Web本体和服务器日志文件的知识发现模型，主要讨论了用户访问行为的表示、语义用户分布的定义及发现算法。最后介绍了Web使用知识发现模型在Web个性化系统中的应用。     

语义网服务中的本体综述

作为实现下一代Web的集成方案,语义网服务将语义Web技术和Web服务技术相结合,以支持Web服务的自动发现、选择、合成和执行.本体是语义网服务的理论基础.介绍了Web资源描述本体OWL和Web服务描述本体的概况,并对3种主流的Web服务语义描述框架进行对比分析,为语义网服务中本体的创建提供基础知识.研究了语义网服务中存在的各层次的本体异构问题,明确了语义网服务中本体集成的主要研究方向.     

语义集成中的不确定性本体映射模型

语义Web的高速发展使其具有动态性和异构性特征,解决语义信息的异构性问题成为实现信息集成的关键。本体作为一种语义Web的知识表示形式,增强了Web的语义信息。因此,为了解决语义异构性,实现数据间的互操作,必须建立异构本体间的映射关系。然而,为庞大的异构本体建立完全精确的本体映射是不现实的,本体映射中存在一定的不确定性。提出了一种新型的本体映射框架——语义集成中的不确定性本体映射。从不同方面研究本体特征,集合了多种映射策略,并引入了各映射策略中不确定性匹配的解决方案。实验证明,该方法具有可靠的实验性能,并且具有很好的通用性和可扩展性。     

基于结果模式的Deep Web数据抽取

高效、准确地获取Deep Web数据是实现Deep Web数据集成系统的关键问题,然而重复语义标注、嵌套属性的存在是Deep web数据抽取效率和准确率难以提升的瓶颈问题.因此提出基于结果模式的Deep Web数据抽取机制,将数据抽取工作分为结果模式生成和数据抽取两个阶段,属性语义标注放在结果模式生成阶段来完成,有效解决了重复语义标注问题;同时针对嵌套属性问题,提出一种有效的解决方法.与同类成果相比,基于结果模式的数据抽取方法提高了数据抽取的准确率及效率,并且为Deep Web数据集成奠定了良好的基础.     

基于结果模式的Deep Web数据标注方法

全面准确地标注Deep Web查询结果是Deep Web数据集成的关键问题,但现有的Web数据库标注方法还不能较好地解决该问题,为此提出一种基于结果模式的Deep Web数据标注方法。首先通过结果页面解析和抽取结构化数据来完成数据预处理的工作,并在集成结果模式和待标注数据之间建立正确的语义映射,进而确定Deep Web数据的标注信息。通过对4个领域Web数据库进行实验测试,结果表明所提方法能有效地标注Deep Web查询结果数据。     

基于WSDL-S的轻量级语义Web服务匹配模型

针对现有大多数基于语义的Web服务发现方法实施难度大,实用性不强的问题,提出了一种基于WSDL-S描述的轻量级语义Web服务匹配模型.该模型最大的特点是只需用户输入简单的服务查询字符串就能自动实现Web服务的匹配和调用.服务匹配经过领域本体匹配和基于WordNet词典的同义词匹配两个步骤,特别是领域本体匹配过程中的学习模块能有效提高系统性能.实验结果表明,该系统性能提高在20%到82%之间.     

基于本体的Web服务可靠性动态评估方法

为解决现有Web服务可靠性评估方法中存在的语义支持问题,构建了Web服务可靠性本体。在此本体的 基础上,提出了基于贝叶斯网络的Web服务可靠性评佑方法。该评估方法可解决Web服务可靠性缺乏语义描述的 问题,也能通过贝叶斯网络推理对原子服务可靠性进行评估,为Web服务的自动发现、组合和执行莫定基础0 3组实 验结果表明,该评估方法可行、实用且有效。