基于本体的教育资源语义检索研究

为解决教育资源检索过程中检索信息缺乏语义理解,导致检索效率低的问题,提出了一种改进的基于本体的教育资源语义检索。通过语义查询扩展、本体中概念相似度计算等环节的研究,构建语义检索模型,并对模型实现的关键技术进行分析,在一定程度上提高了教育资源检索中的语义处理能力和检索效率。     

一种基于本体语义的信息检索模型

对基于向量空间模型的检索方法进行改进,提出基于本体语义的信息检索模型。将WordNet词典作为参照本体来计算概念之间的语义相似度,依据查询中标引项之间的相似度,对查询向量中的标引项进行权值调整,并参照Word-Net本体对标引项进行同义和上下位扩展,在此基础上定义查询与文档间的相似度。与传统的基于词形的信息检索方法相比,该方法可以提高语义层面上的检索精度。     

基于本体的教育资源推理查询原型系统设计与实现

针对当前教育资源库存在的通用性差和缺乏语义查询等缺陷,将语义Web的重要基础本体及其推理和查询技术应用到教育资源领域,实现一个基于本体的教育资源推理查询原型系统。利用本体构建方法及建模工具protégé,以数据结构课程为例,构建一个基于元数据标准的教育资源领域本体;制定教育资源领域本体知识点推理规则,提出改进的语义相似度算法;设计并实现基于本体的教育资源推理查询原型系统。通过实验验证,该系统的查全率与查准率均高于基于关键字的查询。     

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.     

基于领域本体的智能检索模型

在传统检索模型的基础上,结合本体概念,提出一种基于领域本体的检索模型。该模型利用本体中语义概念关系及语义扩展机制对查询关键词进行概念映射及扩展,通过计算文档相似度返回检索结果,提高检索的查准率和查全率。     

基于概念语义相似度计算模型的信息检索研究

以电子商务领域本体为基础,旨在提出一种改进的基于概念语义相似度计算模型,该模型结合基于距离和基于内容两个方面,能够更为全面精确地量化本体中概念结点之间的语义相似度。据此,进行查询关键词集概念扩展和查询与结果文档的相似度计算,最终形成检索算法。实验对比于Lucene检索算法,通过选取热点概念关键词从准确率、召回率、响应速度3个指标来评估检索算法的性能。实验证明,提出的检索算法与基于Lucene的信息检索方法相比,检索性能有较大提高。     

基于语义相似度的个性化信息检索方法

随着网络资源的爆炸式增长以及语义网的出现,个性化检索成为当前信息检索研究的热点.提出一种基于语义相似度的个性化信息检索方法.通过分析三种传统的语义相似度计算方法,针对三种方法的优缺点,提出一种改进的基于领域本体的语义相似度计算方法,该方法将有向边权重、概念层次差以及概念属性,引用到语义相似度的计算中.并在已有的领域本体的基础上构建用户个性化模型,使用本体来存储用户兴趣,最终应用到个性化检索中.实验结果表明,该方法有效地对用户的查询请求进行概念扩充,提高了搜索的查全率与查准率.     

基于本体的查询扩展研究

查询扩展是优化信息检索的一种有效方法。基于关键词的查询扩展对语义信息的忽略为结果带来了不好的影响,因而提出一种基于本体的查询扩展方法。首先建立本体模型,通过计算本体中的概念语义相似度和实例语义相似度,实现语义查询扩展。     

基于语义相似度的Web服务匹配研究

现有的语义Web服务匹配算法没有考虑到本体概念间的多元关系,导致概念的语义不能被完整地反映出来,从而影响了算法的匹配性能。利用本体概念间的多元关系定义了一种语义距离,并通过该语义距离给出了概念间的语义相似度计算方法,在此基础上提出基于语义相似度的Web服务匹配算法。该算法通过本体概念间的语义相似度来反映Web服务的匹配程度。最后,通过对比实验验证了该算法的可行性和有效性。     

基于蒙古语课程领域语义Web的推理与检索方法的研究

由于蒙古语网络教学相对落后,蒙古语教学资源的重用和利用率较低,并且基于关键字的教学资源检索缺少在语义层面上的处理和表示,导致检索结果不全面和不准确。针对这种情况,提出基于蒙古语课程领域语义Web的检索方法。通过建立教学领域"人工智能(■■)"课程蒙文本体,利用关系数据库MySQL、语义相似度以及推理规则等工具与方法,实现构建基于蒙古语教学领域查询与检索原型系统。实验结果表明,该方法能有效地提高信息检索的查全率和查准率,并且建立了蒙古语教学资源可以共享和互操作的知识层次结构。     

基于领域本体的语义查询扩展

在信息检索研究领域,资源与查询词的匹配决定信息检索质量。现有检索方法的检索结果存在过多不相关信息,不能很好满足用户需求。针对传统信息检索存在的问题与当前语义查询扩展方法的特点,本文在分析各种语义查询扩展方法及其相关研究的基础上,提出一种改进的基于领域本体的语义查询扩展方法。该方法论通过本体模型和概念相似度的计算对检索信息进行检索意图树的构建并扩展;然后在资源本体中以最短路径的方式搜索资源。实验结果表明,本文方法相较其他查询扩展方法能得到更好的检索结果。     

改进的基于概念相似度的文本检索

为提高信息检索的查全率和查准率,提出改进的本体语义相似度计算方法,利用本体中概念语义相似度对检索结果文档的分值进行重新计算,过滤掉与原始查询相关度较小的文档。给出定义查询扩展中的迭代参数,减少进行扩展的次数,提高查询效率。利用开源工具Jena, Lucene进行文本语义检索测试,验证该方法的可行性和有效性。     

基于语义网的高效信息查询方法

为了提高Web信息检索的准确率,提出一种基于语义网的高效信息查询方法。首先从本体库中提取目标资源与查询关键字之间的语义路径,通过分析语义路径所包含的属性的权重和识别能力,分别计算每个语义路径的权重;然后,根据资源与查询关键字之间的语义路径的权重、数量和特异性,分别计算每个资源与各关键字之间的语义相关性,并结合关键字的涵盖范围和识别能力综合计算每个资源与关键字集之间的语义相关性;最后,以该相关性为依据对所有资源进行排序和输出。实验结果表明,与OntoLook、tf*idf和TMSubtree三种语义网查询算法相比,基于语义网的高效信息查询方法的平均正确率分别提高了69.0、25.0和21.0个百分点;平均召回率分别提高了77.1、28.3和24.3个百分点;平均F测度值分别提高了72.4、26.4和22.4个百分点。实验结果表明:该方法不仅能够有效提升语义查询的准确率,而且对隐性信息也有很好的查询效果。     

海洋浮标管理信息系统的设计与实现

在通过分析海洋浮标数据特点的基础上,设计并实现一个海洋浮标管理信息系统。利用地理信息系统技术对浮标数据的空间性和时间性进行耦合,以统一的方式对空间数据和属性数据进行管理,在此基础上设计并实现海洋浮标管理信息系统。该系统可以实现了对浮标的多点、多路径、长时间序列的关联存储、条件检索和动态展现,通过将浮标总表与浮标分表相结合,实现浮标漂移路径的追踪。最后,通过应用实例证明了该系统的有效性与实用性。为海洋浮标资料的信息化管理提供有效的技术支持。     

云计算下支持语义的可搜索加密方法研究

传统的云计算下的可搜索加密算法没有对查询关键词进行语义扩展,导致了用户查询意图与返回结果存在语义偏差,并且对检索结果的相关度排序不够合理,无法满足用户对智能搜索的需求。对此,提出了一种支持语义的可搜索加密方法。该方法利用本体知识库实现了用户查询的语义拓展,并通过语义相似度来控制扩展词的个数,防止因拓展词过多影响检索的精确度。同时,该方法利用文档向量、查询向量分块技术构造出对应的标记向量,以过滤无关文档,并在查询-文档的相似度得分中引入了语义相似度、关键词位置加权评分及关键词-文档相关度等影响因子,实现了检索结果的有效排序。实验结果表明,该方法在提高检索效率的基础上显著改善了检索结果的排序效果,提高了用户满意度。     

基于语义的数据库关键词检索系统

数据库关键词检索技术是当前的一个重要研究方向,它结合了传统数据库结构化数据存储效率高和信息检索系统非结构化数据检索方便高效的优点。本文介绍一种基于语义的数据库关键词检索系统的设计与实现,该系统以企业级应用开发标准J 2EE为基础,结合数据库技术、语义Web技术和关键词检索技术,可实现关系数据库的语义理解和关键词检索。对系统实现涉及的主要技术点：倒排索引、概念相似度和语义计分公式进行了深入分析,提出一种改进的倒排索引结构和一个新的基于语义的信息检索计分公式。     

一种基于Rough本体的信息检索方法

基于本体的信息检索是实现知识检索的有效途径,针对目前本体支持的形式化概念还不足以表示不完备知识的问题,提出一种基于Rough本体的信息检索方法,该方法中本体以本体信息系统的形式表示。用户提交关键字查询后,首先结合基于关键字检索的方法在预先定义的语义文档空间中搜索文档,然后利用关联搜索的方法来搜索与关键词关联的个体集和属性集,以属性集作为等价类构造Rough本体的近似空间,最后通过近似空间计算个体集和文档集的相似度,根据相似度高低对文档排序。实验表明,此方法比基于关键字和基于经典本体的方法有更高的查准率。