基于本体映射的多本体查询方法

随着语义网的发展,本体已经成为很多领域表达知识的主要手段.许多领域都根据自己的需求建立了本体来描述本领域内的知识.但是目前许多针对本体的语义查询只能对一个本体进行查询.为了实现一个查询能够对多个本体进行访问并且返回适当的查询结果,文中提出了一种利用本体映射实现对多本体的查询方法.其中的映射方法是一种基于语义的多策略结合方式.通过实验发现查询的速度与本体的数量基本呈线性关系且不会因为本体异构程度而增加.     

基于OWL的双语领域本体构建方法研究

随着在万维网上进行多语种语义查询要求的提高,多语言本体的研究逐渐成为热点,但是专业领域多语言本体的研究还相对较少。在对现有多语言本体构建方法的分析比较基础上,设计了两种基于OWL的、面向计算机软件工程专业领域知识的、汉英双语领域本体的构建方法,并进一步研究了基于上述两种方法的概念间相似度的计算方法,并且利用以上两种方法,以软件工程中UML知识为来源,建立了一个实验性双语领域本体。该方法在概念映射方面改进了原有方法无法有效地实现概念映射的缺陷,在多语种概念映射方面具有比较好的效果。     

语义集成:本体映射方法研究

本体是客观世界知识的表现形式,随着语义Web研究的深入,研究者们构建了越来越多的本体,如何实现本体之间的知识共享和重用,成为了语义Web发展的关键。文中对本体映射的方法进行了研究,系统阐述了本体及本体映射的定义、本体映射中的相似度计算和本体映射框架等。如何减少本体映射中的人工干预,实现本体的半自动化或自动化映射将是该领域的发展方向。     

军事通信领域本体构建与分析

构建军事通信领域本体主要是用于支持基于领域本体的数据库语义查询.基于本体模型的知识表示技术,概述了军事领域本体的整体结构,分析了军事通信领域本体的特点.对军事通信领域本体的构建方法进行了阐述,详细描述了定义类和类的属性和关系,并根据领域知识中提取公理,说明了领域本体知识进行一致性分析和推理的方法.根据这些方法,采用Stanford大学开发的Prot龟6的本体编辑工具实现了一个军事通信本体模型.对下一步将该本体应用到数据库语义查询的问题,提出了一种解决方案.     

本体驱动的企业知识检索系统研究与实现

为了在企业知识管理中获得更准确全面的知识,提出了一种基于语义的检索方法.该方法采用映射关系数据库、概念抽取和本体编辑工具半自动构建企业知识本体,并运用该本体对用户查询进行语义处理,实现了基于语义的知识检索系统.实际应用表明,该系统能有效返回含有语义信息的检索结果,实现对企业知识的智能化检索.     

基于领域本体科学效应知识语义检索的研究

当前传统的信息检索技术并不能准确的捕获用户的信息需求,基于本体的方法虽然考虑到语义搜索的复杂性但是却迫使用户使用一个十分难以掌握的查询语法．通过对用户查询习惯和查询短语的分析,我们发现查询短语通常为简单的动宾结构短语．针对化学领域科学效应知识和用户的查询习惯的特点,给出了一种从自然语言查询到本体知识映射的语义检索的方法．     

基于领域本体和关系模型的XML语义集成方法研究

由于缺乏足够的语义信息,不同模式的XML数据之间很难进行互操作。针对油气井工程中的XML数据集成需求,借助领域全局本体,提出一种模式无关的XML语义集成方法。该方法首先在XML Path路径与领域本体之间进行语义映射,屏蔽其模式差异;然后,按照模型映射方法将XML存储为关系数据;最后通过查询重写将SPARQL转换为SQL语句,实现语义查询。该方法对XML模式进行语义标注,利用关系数据库存储与查询XML数据,能有效处理领域XML数据的语义集成。     

语义集成:本体映射方法研究

本体是客观世界知识的表现形式，随着语义Web研究的深入．研究者们构建了越来越多的本体．如何实现本体之间的知识共享和重用，成为了语义Web发展的关键。文中对本体映射的方法进行了研究，系统阐述了本体及本体映射的定义、本体映射中的相似度计算和本体映射框架等。如何减少本体映射中的人工干预，实现本体的半自动化或自动化映射将是该领域的发展方向。     

本体在XML信息源集成中的应用

提出了一种应用本体解决XML信息集成中语义异构的方案,设计了一个基于本体(Ontology)的XML信息集成框架。同时介绍了一种本体表示方法,并通过本体到XML Schema的映射算法,实现了对XML信息源语义层次上的有效性验证。最后阐述了XML信息查询算法,使用户可以通过本体方便地对异构XML信息源进行查询。     

语义虚拟环境本体可视化模型的研究

当前信息可视化所面临的一个瓶颈就是,需要一种模型来把场景图形内容和特定领域的语义信息进行有效集成,使用户可以有效地解释个性化可视化信息。基于X3D标准以及本体用本体描述语言OWL描述X3D标准,构建了一个X3D标准本体和一个映射本体来实现X3D标准本体和其他具体领域本体之间类和属性的映射,以达到丰富虚拟场景语义的目的。基于X3D标准本体和映射本体设计了语义虚拟环境本体可视化模型,从而为具体领域本体实现可视化提供了一种方法。实验结果证明了该模型的可行性。     

基于Ontology的语义检索模型研究

针对基于关键字匹配的传统检索方法存在的不足,在检索过程中引入语义,提出一个基于本体的语义检索的模型。该模型将信息检索方法与语义查询技术相结合,通过基于本体的知识库实现对检索信息的语义查询。同时研究了语义检索的关键技术—本体的构建以及语义推理。     

基于匿名消息广播的电子选举方案

针对目前基于语义网的本体映射算法中背景本体搜索面少、本体收集不精确的问题,利用基于虚拟文档的映射技术提取在Word-Net中与概念同义的同义词集,将对单个概念进行搜索转换成对同义概念集进行搜索,从而扩大本体搜索面,获取更多背景本体.提出基于语义环境的动态本体映射算法来排除错误背景本体,使本体收集更加精确.实验结果表明,该算法可有效提高映射的查全率和查准率.     

一种基于语义网的本体映射改进算法

针对目前基于语义网的本体映射算法中背景本体搜索面少、本体收集不精确的问题,利用基于虚拟文档的映射技术提取在Word—Net中与概念同义的同义词集,将对单个概念进行搜索转换成对同义概念集进行搜索,从而扩大本体搜索面,获取更多背景本体。提出基于语义环境的动态本体映射算法来排除错误背景本体,使本体收集更加精确。实验结果表明,该算法可有效提高映射的查全率和查准率。     

扩展UDDI以支持语义信息的研究

介绍了一种扩展UDDI以支持语义信息的方法,即在注册Web服务时添加语义信息,并支持基于语义的查询。首先在UDDI系统中加入一个领域本体库,再为该UDDI中的每个注册服务添加语义信息,并将服务和本体库的对应关系存入到UDDI的数据库中。在服务申请者查询Web服务时,由用户提供语义查询模板,根据用户描述的本体语义信息得到候选服务列表,再根据用户对服务质量的要求计算候选服务的匹配度,将候选服务依照其匹配度的大小顺序返回给用户。     

Ontology selection ranking model for knowledge reuse

Ontology reuse is recommended as a key factor to develop cost-effective and high-quality ontologies because it could reduce development costs by avoiding rebuilding existing ontologies. Selecting the desired ontology from existing ontologies is essential for ontology reuse. Until now, much research on ontology selection has focused on lexical-level support. However, in these cases, it is almost impossible to find an ontology that includes all the concepts matched by the search terms at the semantic level. Finding an ontology that meets users’ needs requires a new ontology selection and ranking mechanism based on semantic similarity matching. We propose an ontology selection and ranking model consisting of selection standards and metrics based on better semantic matching capabilities. The model we propose presents two novel features different from previous research models. First, it enhances the ontology selection and ranking method practically and effectively by enabling semantic matching of taxonomy or relational linkage between concepts. Second, it identifies what measures should be used to rank ontologies in the given context and what weight should be assigned to each selection measure.     

基于概念图匹配的语义相似性算法研究

本文针对传统搜索技术查全率和查准率不能满足用户日益增长的需求这一突出问题,提出一种基于概念图语义匹配的方法来计算两个本体中类之间的相似性,文中提到的本体是由实体类、这些类之间的语义关系和描述这些类的不同特征组成的.该模型首先将用户的查询信息转变为一个概念图,然后和已有的资源概念图进行匹配计算语义的相似性,实例表明该方法可以满足用户的需求,提高了检索效率.     

A methodology for the semi-automatic creation of data-driven detailed business ontologies

In the context of technological expansion and development, companies feel the need to renew and optimize their information systems as they search for the best way to manage knowledge. Business ontologies within the semantic web are an excellent tool for managing knowledge within this space. The proposal in this article consists of a methodology for integrating information in companies. The application of this methodology results in the creation of a specific business ontology capable of semantic interoperability. The resulting ontology, developed from the information system of specific companies, represents the fundamental business concepts, thus making it a highly appropriate information integration tool. Its level of semantic expressivity improves on that of its own sources, and its solidity and consistency are guaranteed by means of checking by current reasoning tools. An ontology created in this way could drive the renewal processes of companies’ information systems. A comparison is also made with a number of well-known business ontologies, and similarities and differences are drawn, highlighting the difficulty in aligning general ontologies to specific ones, such as the one we present.     

Multimedia ontology matching by using visual and textual modalities

Ontologies have been intensively applied for improving multimedia search and retrieval by providing explicit meaning to visual content. Several multimedia ontologies have been recently proposed as knowledge models suitable for narrowing the well known semantic gap and for enabling the semantic interpretation of images. Since these ontologies have been created in different application contexts, establishing links between them, a task known as ontology matching, promises to fully unlock their potential in support of multimedia search and retrieval. This paper proposes and compares empirically two extensional ontology matching techniques applied to an important semantic image retrieval issue: automatically associating common-sense knowledge to multimedia concepts. First, we extend a previously introduced textual concept matching approach to use both textual and visual representation of images. In addition, a novel matching technique based on a multi-modal graph is proposed. We argue that the textual and visual modalities have to be seen as complementary rather than as exclusive sources of extensional information in order to improve the efficiency of the application of an ontology matching approach in the multimedia domain. An experimental evaluation is included in the paper.     

P2P中基于本体论的知识管理框架模型及实现

为了将P2P中对等体的资源描述为结构化的知识,以提高资源共享,本文提出一个基于本体论的知识管理框架模型。从知识的建立和知识的检索两方面分析了模型的实现技术。探讨了相互协作的对等体按预定义查询模式和本体论匹配的语义技术实现信息搜索和知识获取的过程。