基于Ontology的语义查询分析研究

目前的搜索引擎普遍存在着查全率和查准率不高的问题,任何一个简单的查询都可能返回数以万计的检索结果,而其中只有很少一部分与用户真正的检索要求有关,对查询的处理是基于本体（Ontology）的语义检索最重要的部分.针对现有查询分析方法的不足,提出了一种基于Ontology的综合词义关系和语义关联分析的查询分析算法,给出了基于本体映射的语义相似度算法,通过对用户输入关键字词义特性和本体实例之间语义关联强弱的分析,提高了用户输入关键字到本体概念映射的完整性和准确率,保证了用户查询和检索语言在语义上的一致性,提升了查询的满意度.     

基于本体的语义网格原型框架研究

当前的网格环境将名字作为关键字对服务信息进行查找,缺乏机器可理解的语义信息,难以提供有效的智能服务。为此提出了一种新的语义网格框架——基于本体的语义网格原型框架OSGSA,并提出服务本体的匹配方法。将本体应用于语义网格中,能够有效地组织和管理语义,进而帮助用户准确查询所需要的信息,提高查准率和查全率。     

搜索引擎用户查询的广告点击意图分析

搜索引擎广告点击率的多少直接影响搜索引擎的收入,而深入分析用户查询的广告点击意图则是提高广告点击率的基础性工作.针对与此,基于商用搜索引擎的用户查询点击日志,统计分析了搜索引擎用户查询的广告点击率,提出基于查询词内容匹配和基于贝叶斯分类的两种方法预测搜索引擎用户查询的广告点击意图.在大规模的真实用户查询点击日志上的实验结果表明,所提出的方法能够预测查询的广告点击意图,将广告投放的精度从3.0%提高到36.8%,广告投放的平均F-measure值从0.060提升到0.408.通过广告点击意图预测,有效缩小了广告投放范围,并适用于在线广告意图的实时预测.     

基于Solr和本体的地方志数据语义检索研究

针对传统基于关键字匹配的检索方法在地方志数据查询时的不足,给出了基于Solr和本体的地方志数据语义检索解决方案。建立了地方志本体库;提出了基于本体的综合语义相似度进行语义查询扩展的方法;将本体技术与全文检索技术相结合,建立了基于Solr和本体的语义检索模型架构。最后设计实验,对数据库SQL查询方法和文章提出的语义检索方法的查全率、查准率和查询时间进行对比。实验表明,文章提出的方法明显优于基于关键字匹配的数据库SQL查询方法,具有可行性和有效性。     

基于群用户兴趣模型的搜索结果排序研究

为提高搜索引擎的查准率,提出了一种基于群用户兴趣模型的加权全局相关度查询排序算法。算法综合考虑了用户搜索意图与搜索结果的全局相关度,改进了搜索引擎的排序结果,为用户提供了准确的搜索服务。实验结果表明,与用户意图相关的搜索结果能够排在最前面,搜索准确率明显提高。     

XML关键字检索中推断用户需求信息对象的方法XObject

基于关键字查询的XML检索技术,因为它的用户友好性,近几年得到了信息检索领域研究者的广泛关注。但是由于关键字缺少XML结构语义信息,检索结果和用户需求存在较大偏差。而基于结构的XML检索,用户不仅需要了解XML内部结构,还要掌握结构查询语言,导致用户难以提出准确描述查询意图的查询表达式。文章结合二者研究方向之长,提出一种基于关键字的结构查询方法XObject。XObject用面向对象的思想,分析查询关键字和XML的结构信息,推断用户查询的信息对象,构建一组结构查询语句,再通过现有的结构检索系统,实现查询。经在多个XML实际数据集上验证,结果表明,XObject方法具有很高的查全率和查准率,尤其是和经典的关键字查询方法SLCA相比,XObject方法查准率有明显提高。     

改进型MO_CRM模型的研究

针对目前互联网用户习惯使用较为简单的关键字来进行信息检索的现状,文章对用户的检索关键字进行语义扩展,力求检索结果尽可能地满足用户的初衷。利用互信息与本体互补性,建立基于互信息和本体的协同检索模型（MO_CRM）。在MO_CRM模型的基础上,对相关的领域本体的修正与补充进行了更进一步的研究与讨论,得到改进型MO_CRM模型,从而提高了信息检索的查全率与查准率。     

零件库中基于本体的智能搜索引擎的研究与实现

提出了开发零件库中基于本体的智能搜索引擎的研究内容，设计了一种智能搜索引擎的系统架构.本体是克服由于零部件信息描述不一致引起的信息共享障碍的重要工具，为此建立了面向零件信息描述的4层描述本体模型，具体论述了该模型中的领域层、事件层、目录层和概念层的具体内容，设计了用以建立用户接口的六元智能查询模型和系统中的查询逻辑流程，并且详细论述了六元智能查询模型与4层本体模型间的映射方法.根据理论开发的系统在企业中的应用实例表明,4层本体模型能够较合理全面地描述零件信息，面向用户接口的六元智能查询模型较贴近自然语言，方便了用户的使用，因此按照该方法建立的基于本体的智能搜索引擎可以提高互联网零件库的使用效率.     

基于本体的E-learning服务发布与发现框架

目前E-learning服务急剧增多,网络学习者需要一种有效的方法从大量服务中找到适合自己的服务.在研究本体技术的基础上,构造学科本体支持对特定学科词汇的语义描述;提出一种OWL-S/UDDI映射方案,实现E-learning服务的描述从表示层到实现层的映射.在此基础上,提出了一种基于学科本体的E-learning服务发布与发现框架,该框架包括用户层、表示层、中间件层和数据存储层;针对传统的基于关键字的服务匹配缺乏语义支持的不足,该框架将学科本体引入E-learning服务发布与发现过程中,增强了E-learning服务发现能力,并在一定程度上提高了服务查找的效率和准确率.     

基于本体的Deep Web语义分类研究

针对目前Deep Web分类研究中所采用的Post-query查寻探测方法缺乏语义支持的问题,提出一个基于本体的语义查询探测分类方法。主要思想如下:首先针对一个Deep Web数据库集合,提取查询接口中的属性及其实例,半自动建立领域本体,并且通过领域本体来表示类别特征;然后利用领域本体中的概念以及相应的实例构造语义查询集;最后对待分类的Deep Web数据库利用语义查询集进行查询探测,计算查询探测返回的结果文档在领域本体中的信息覆盖量,并以此对Deep Web进行分类。实验表明:这种语义查询探测分类的方法和以往的方法相比,在准确率、查全率和F1值上有一定的提高。     

基于Ontology的人力资源语义检索技术研究

基于关键词的传统信息检索技术缺乏语义理解能力,无法满足用户的需要。简要地介绍实现语义检索涉及到的相关概念包括资源描述框架,语义网技术和本体。本文对语义检索所涉及的关键技术进行了深入的分析研究,提出了一种基于本体的语义检索的方法,以人力资源领域本体为例,设计并实现了基于Ontology的人力资源语义检索系统。     

异质工程文档多维关联的语义检索方法

针对现有工程信息检索中文档语义理解和关联不足的问题,根据工程环境下信息检索的特点,提出一个异质工程文档的检索方法,包括内容分析、语义建模、多维关联、语义推理与扩展以及查询处理等过程.采用基于本体的理解标注多源异质工程文档,获取工程语义信息,建立语义标注库,实现异质文档内容的统一表达.采用以文档为中心的多维关联机制,在文档内容语义理解的基础上,将基于本体的内在关联扩展为融合文档及内容的多重关联.结果表明,多维关联机制能够启发式地关联产品生命周期中的文档,增强查询的导航能力,为语义推理和检索扩展提供服务.     

面向异构系统集成的软件组件本体构建方法

为了实现异构系统在语义层面上进行软件组件集成,提出一个构建软件组件本体系统的六元组模型;研究模型中各种本体的构建方法,编写出系统运行时各种本体之间的规则约束,建立异构系统本体之间的本体映射,对相应的本体查询规则进行了描述,查询的结果可以通过Web service的方式发布给用户,给出使用软件组件本体模型解决异构系统集成的具体方法,分析集成系统的运行步骤及原理;并通过具体的产品采购过程说明异构系统使用软件组件本体进行集成的过程.     

一种基于XQuery的查询分解算法

针对查询分解算法查询的局限性和较低的查全率,提出了一种基于本体XQuery语言FWR表达式的查询分解算法．该算法利用XQuery全局查询语句,以FWR表达式的3项操作（构造查询范围、子查询条件和子查询输出属性集）将基于全局本体的查询分解到针对局部本体的子查询,能够降低查询分解的复杂性、保证查询的语义完整性,并能提高查全率．通过实例进行具体分析,验证了算法的有效性．     

基于语义的应急预案库检索本体表示研究

针对传统关键词检索的种种弊端,引入本体概念,并通过建立领域检索的本体,对查询关键词进行语义扩展。经扩展后的关键词簇,从另一种意义上来说让检索系统具备了对语义理解的能力,使查询更加面向可能发生的具体应急事件。本研究更加人性化,同时改善了基于关键词的搜索体验。     

基于本体的机床设备资源共享机制

为解决机床资源共享中资源表述、存储及与加工任务匹配等关键问题, 提出基于本体的机床资源共享机制。 采用本体对机床资源进行语义化表述,增强其人机可读性。采用分布式数据库HBase对机床本体信息进行存储,以高效存取为目的设计HBase表格,实现对机床本体信息的存储及高效查询。提出基于加工任务的机床资源查询策略,实现加工任务与共享资源的有效匹配。在存储大量机床实例至数据库的条件下,以车削加工任务为例进行验证,通过提交该任务至该资源共享平台,获得适合该任务的车床列表。结果表明,建立的机床本体模型及提出的资源信息存储方案和资源查询策略能够满足资源共享的需求,验证共享机制的可行性和有效性。     

基于关系查询的应用系统向语义网移植的研究

针对基于关系数据库的遗留系统能否集成到语义层这一问题,研究关系查询到语义查询转换的完备性.分析一种从关系数据库获取本体的自动学习方法,抽取数据库表、属性同本体类、属性之间映射函数.基于这些函数,得出关系对应的基本简单协议和RDF查询语言(SPARQL)代数表达式.逐一用SPARQL代数来模拟5种基本关系代数运算:选择、投影、并、差和笛卡尔积,并给出其相应的转换算法.结果表明:在这种本体学习的方法下SPARQL代数可以表达5种基本关系代数,以及由它们组合而成的关系表达式,因此,SPARQL是关系完备的,并支持那些基于关系查询的遗留系统向语义层的移植.     

基于本体的面向业务协作的异构系统互操作关键技术

为了解决目前业务协作过程中异构系统集成困难的问题,提出了基于多层次本体的异构系统互操作框架.该框架以业务协作过程中涉及的关键要素——产品、活动和过程为出发点,为实现协作过程中多要素的语义统一问题,提出了由产品知识本体、活动本体、过程本体组成的多层次本体模型.产品知识本体支持活动本体中的产品描述;活动本体是对过程中每一个步骤或行动的概念、功能、执行情况的描述;过程本体通过控制结构将各个活动连接起来,组成业务过程.采用组合映射理论和语义相似度算法实现不同本体库之间的语义映射和语义集成,从而构成顶层本体库,并通过OWL-S顶层服务本体描述发布和请求Web服务.以服装销售的业务过程为例,采用业务协作互操作机制,通过自行开发原型系统中的本体映射和语义匹配模块,解决了不同企业的订单活动的协作问题.     

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。