一个基于本体的P2P语义检索框架

针对传统P2P系统大多采用关键字匹配实现信息检索且不支持语义的问题,提出了一个基于本体的P2P语义检索框架。该框架采用超级节点拓扑结构,利用本体进行信息集成,将支持相似概念的节点聚类到同一语义对等组,组内节点依据本体定义使用语义链来连接,组之间语义关联则通过超级节点的组语义链来实现;同时增加语义快捷链实现不同语义组之间的节点连接。     

结构化P2P网络的语义发布/订阅系统 负载均衡算法

针对分布式发布/订阅系统的特点,结合结构化P2P网络负载均衡算法的优点,实现了一种基于结构化P2P网络的语义发布/订阅系统的负载均衡算法.采用本体支持语义,定义本体类权重、节点权重、虚拟订阅等概念,将本体类权重树映射到代理权重网络.由代理节点管理虚拟订阅,本体路由表维护映射信息.事件和订阅根据其本体信息被分配到不同的代理节点上.实现了对结构化P2P网络的基于语义的划分,达到分布式计算和匹配的目的.在此基础上,提出一种动态负载均衡算法：动态调整本体类权重及代理节点的权重,在代理节点负载过载时,进行虚拟订阅的交换或迁移,使得系统获得高效的负载均衡.实验结果表明,负载均衡算法显著地改善了结构化P2P代理网络的可用容量,具有良好的可扩展性,在网络资源消耗方面取得了良好的平衡效果.     

E-Learning环境下基于知识点偏好的学习社区组建

在对在线学习者的个性化信息进行抽象、合理描述及分析的基础上,提出描述学习者在学习过程中的本体模型及本体推理规则;在结合虚拟学习社区和知识导航的服务下,借助Protégé、JSP和Jena编程技术,实现基于本体并具有组建虚拟学习社区和知识导航功能的E-Learning原型系统。实验表明,所提出的建模方法有利于进一步建立基于知识偏好的学习社区。     

虚拟学习社区中一种基于本体的学习资源推荐方法

虚拟学习社区中,由于大量知识点信息的存在,用户往往无法获得符合自己学习的资源.针对这个问题,提出了一种基于本体的学习资源推荐方法.该方法利用本体描述社区中的知识点体系,通过语义规则定义知识点之间的联系,结合语义推理,为用户产生学习资源的推荐.Demo系统结果表明,该方法可以有效的解决用户的学习困扰,指导用户进行学习.     

一种基于P2P分层结构的网格资源发现模型

网格资源发现是网格研究中的重要组成部分,随着P2P网络的兴起,许多新的概念和研究方向为网格研究提供了思路.该文在分析了现有网格资源查找方式不足的基础上,提出了一种基于P2P分层结构的网格资源发现模型.模型针对网格资源的特点引入了本体和语义相关度概念,在此基础上将网格资源进行分层管理,并借鉴了iVCE体系结构,提出了本体共同体的概念从而较好解决了虚拟组织内节点的动态自组织问题,较好实现了网格资源的聚合以及动态增减问题.     

P2P智能重叠网络中间件模型

为提高系统开发效率,降低成本,建立P2P智能重叠网络中间件模型,将基本的P2P服务从具体业务功能中剥离出来,并封装成独立的P2P服务中间件对外提供服务;该模型采用基于应用层的物理网络拓扑探测技术,改善overlay拓扑,使其与底层物理网络结构趋于"吻合";聚集邻近的节点,形成虚拟的超级节点,作为整体对外提供服务,从而"弱化"peer的动态性对系统性能的影响;采用综合链路评估算法,择优选路,提高网络搜索和传输效率.仿真实验和测试结果说明P2P智能重叠网络中间件模型能明显改善系统性能.     

基于P2P的制造资源网络

企业需要在网络中搜索制造资源信息，而通用搜索引擎无法很好地满足这种需求。而，P2P网络是一种有效的资源搜索方式。通过分析P2P网络的基本结构和资源共享方式，提出一种基于P2P的制造资源网络(PMRN)模型。PMRN是由制造单元“自组织”形成的分布式、虚拟、动态和松散的纯P2P模型网络。根据PMRN中对等体之间的平等关系和松耦合特性，提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论的PMRN信任模型，并在此基础上建立了信任传递和信任聚合机制。基于P2P的制造资源网络模型可以充分利用位于网络边缘的各种规模的制造资源，形成可观的制造能力。PMRN的信任机制也为企业间的合作提供了重要的参考。     

基于JXTA的P2P远程协助系统的设计与实现

提出的基于JXTA的P2P远程协助系统采用了分布式的系统模式,数据在两个或多个节点间直接传输,克服了传统C／S模式的数据共享程度低、服务器的负载大等缺点．同时利用JXTA在JAVA上的实现使得系统在跨平台性和移动性上变得更为灵活和简单．     

基于P2P的协同工作模型及应用

分析了现代企业的业务需求,剖析了现有基于中央服务器的主流协同工作系统普遍存在的问题。结合了P2P理念和Agent技术,提出了基于P2P的协同工作模型(Collaborative Work ModelBase on peer-to-peer network,简称P2PCWM),有效地克服了基于中央服务器的主流协同工作系统存在的问题,满足了现代企业的实际需求。本文在模型的基础上,基于J2EE的框架设计了P2PCW系统,并且实现了P2PCW系统的基本功能,使基于P2P的协同工作模型与实际的系统有机地结合起来。     

P2P系统中激励机制的研究

由于P2P网络节点的匿名性和贡献资源的自愿性,绝大多数节点缺乏提供服务的积极,从而引发了P2P网络中的搭便车问题。在分析搭便车问题的基础上,介绍了多种典型的激励机制,讨论了基于博弈论的P2P系统激励机制,并给出了该机制的数学表述。     

基于语义虚拟接口的三维用户界面组态

针对三维组态软件图形用户界面组态过程复杂、人机交互不自然的问题,提出基于语义虚拟接口的三维用户界面组态方法.该方法通过建立虚拟场景建模本体,借助本体语义信息辅助进行三维用户界面组态人机交互.提出虚拟接口的概念,使用虚拟接口作为场景对象人机交互语义信息的载体,用其表示场景对象之间可能的组态关系,实现了场景对象间的自动组态连接,进而实现了以简单人机交互完成复杂的三维组态任务.通过化工领域三维组态软件原型系统验证了方法的有效性.     

语义网自适应学习系统中领域本体的构建

为了学习者适应学习系统,创建相关学科的领域本体,发挥语义网的作用。根据学生的个性特征和学习进程动态地呈现教学内容,更好地满足学习者的需要,提出了基于语义网构建的自适应学习系统,为人们的学习提供了非常有效的支持。在描述自适应学习系统、语义网和本体相关知识的基础上,以一门课程为例进行了领域本体创建的实践,为自适应学习的实现奠定了基础。     

基于小世界模型和对等代理的副本定位模型

针对目前数据网格环境中已有的副本定位方法和P2P中的数据定位方法提出了一种基于小世界模型和对等代理的副本定位模型。利用小世界特性和物理网络的远近划分各个虚拟组织（VO），在VO内部采用一个代理用来存储该域内的全局副本定位信息，在VO间各个代理是对等的关系，采用对等代理机制进行副本定位，并对其高效性、可靠性及可扩展性进行了评价分析。     

基于Google距离的语义Web服务发现

针对多数语义Web服务发现算法需要领域本体支持且算法的复杂度较高的问题,利用Google距离来定量测量Web服务输入、输出间的语义距离,并基于Google海量词汇及Google搜索引擎来计算服务间语义相似度.计算时,不需要提供领域本体且基于开放的Google搜索引擎来计算服务匹配度,提高了效率,降低了复杂度.     

基于百科词条的本体概念聚类方法研究

该文面向本体关系集合的自动构建,提出一种基于百科词条的本体概念聚类方法,用于发现领域概念之间的语义关系。在给定领域本体概念集合的条件下,该方法首先获取相关的百科词条并建立每一概念的向量模型,然后根据距离判别法进行概念聚类,得到概念间的相近关系。采用该方法对3个领域中的领域概念集合进行聚类,实验结果表明,该文方法比传统聚类算法有更好的聚类结果,有助于概念间关系的自动获取和领域本体自动构建。     

融合概念格约简的中文领域本体学习方法

在基于形式概念分析的中文领域本体学习中,为提高概念格构建效率,将概念格约简理论应用于概念格构建中。首先对基于语义依存分析获取的形式背景进行对象和属性约简,然后基于约简的形式背景采用Godin算法构造概念格,最后根据修复定理修复约简概念格,得到完整的概念格。通过有关对萝蘼科植物的文本学习,得到一个萝蓐科植物领域本体。实验结果表明,引入概念格约简理论,概念格的构建效率提高70％,进而提高了领域本体构建的效率。     

地理本体Agent在紧急状态决策过程中的语义互操作

针对地理信息对语义的特殊要求,提出了利用本体实现基于语义的地理Agent的集成和互操作的基本方法.通过该方法,首先利用地理Agent中的领域本体把各个分布异构的GIS节点用本体封装起来,对外显示基于本体的界面;然后通过Agent的语义推理机制,建立不同本体系统之间的语义关系;最后通过不同GIS节点之间的语义关系投影到全局本体Agent中的本体树实现地理信息系统的集成,从而为紧急状态决策支持系统提供一个基于语义的地理信息服务,实现了透明和准确地访问空间信息资源和服务.