基于语义Web服务的智能e-Learning系统框架研究

智能化、互操作和知识共享是下一代e—Learning系统的发展方向。本文针对传统e—Learning系统缺乏“智能性”、无法实现互操作和知识共享的问题,提出了一种基于语义Web服务和使用本体表示领域知识来建立智能e—Learning系统的方法,并建立了一种开放性的面向知识服务的智能e—Learning系统的框架。随着人工智能在教育中应用的深入,智能e—Learning系统必将从封闭走向开放,从知识呈现走向知识服务,具有高度的自适应性。     

基于本体的多Agent语义挖掘系统

在分析语义W eb与本体需求的基础上,提出了基于本体的多A gent语义挖掘系统模型。该系统由用户A gent、匹配A gent、语义中间件、推理A gent、查询A gent、本体库以及语义信息源等组成。并且开发了基于本体的多A gent语义挖掘系统的实验原型,为下一步研究开发比较成熟的软件产品奠定了良好的基础。     

基于语义的Web挖掘信息智能获取研究

目前,基于语义的Web挖掘使语义Web和Web挖掘两个领域结合起来,并在一定程度上促进了各自的发展.本文介绍了语义Web的体系结构和Web挖掘以及智能Agent的相关概念,并提出了在多Agent框架下构建基于语义的Web挖掘信息智能获取系统模型,经过分析说明此模型在一定程度上提高了信息获取的智能化水平.     

基于Agent协商的语义Web服务知识模型

在面向服务的应用中引入语义协商的思想,使服务Agent能够在Web服务部署、发布、发现和组合过程中共享服务知识.并且具有足够的自治和理解能力.通过描述抽象和具体的语义Web服务以及分析服务Agent之间的交互过程,提出了适合协商的服务Agent和服务知识模型,并给出了服务Agent之间信念知识修正和更新的方法,形式化描述了协商过程中服务Agent的角色和行为以及针对服务属性的语义协商协议.实验结果表明,在服务发现过程中使用这种服务知识模型及语义协商交互协议,能够显著改善服务Agent的理解能力.随着部署的具体服务数和协商的服务属性数增加,返回服务发现结果的时间有所延长,但其精确度有了明显的提高.     

基于本体的Web智能信息检索系统

利用领域本体知识库对用户的查询信息进行语义扩展,提出了一个Web环境下的智能信息检索系统,并讨论了该系统的体系结构,解决了传统的基于关键字的信息检索只能从句法上对关键字进行分析、而忽视关键字本身语义信息所造成的错检和漏检,以及无法根据信息资源中的语义关系进行检索的问题。与传统检索方法相比,该系统原型的试验结果表明,检索效率有了很大的提高。     

基于语义的Web服务框架研究

Web服务是Web上数据和信息集成的有效机制,语义Web服务则是在Web服务中加入语义的支持,使得计算机之间能够理解互相通信的内容,以进一步实现Web服务的自动化。本文从Web服务的自动发现、自动执行和自动组合等方面对语义Web服务的实现进行了探讨,最后给出了一个语义Web服务的框架实例。     

基于QoS本体的语义Web服务选择算法

引入QoS本体,提出了一种基于QoS本体的语义Web服务选择算法.该算法通过构造Web服务的QoS本体模型以支持异构QoS参数的语义描述和度量,并将QoS语义匹配和数值匹配相结合,从而更准确地为用户选择满足其个性化需求的Web服务.仿真实验表明,基于QoS本体的语义Web服务选择算法能够充分利用QoS语义和数值信息,为用户选择更合适的服务,实现用户对Web服务的个性化需求.     

面向语义Web服务的本体及融合机制

为解决现有的Web服务缺少形式语义支撑,导致Web服务的自动选择和组合困难的问题,该文提出一种基于本体的语义Web服务架构SOA-2,定义了Web服务本体。并实现QoS和上下文信息在SOAP消息中的嵌入和传递。设计了概念关联、角色关联和个体关联适配器．实现分布式本体的融合。与已有的方法相比,针对服务选择和组合的智能需求,本文提出的服务本体综合考虑QoS和上下文因素,并给出了基于适配器的分布式本体融合方法。     

基于本体语义的智能信息交换平台

协商协议是电子商务的基本规范,这个规范制定的好坏直接影响了协商的效率.语义Web技术通过使用本体(Ontology)来描述协议,它可以使Agent直接从市场中获取所需的协议知识.该技术不仅能让协商者考虑协商问题的相关属性,还能用来扩展需求和供应之间的匹配,针对协商双方对协商目标和问题理解不一致的问题提供一个智能信息交换平台.     

一种面向本体的语义Web服务组合框架研究

语义Web服务是由语义Web和Web服务结合研究的产物,其研究一直在聚焦在语义服务识别、智能处理,以及选择、发现和组合上,很少涉及到语义Web服务组合的框架方面的研究,因此针对这个问题,本文构建一种面向本体的语义Web服务组合框架,从信任保障机制、调度机制、映射系统、反射机制角度建立语义Web服务组合框架结构,并通过在JAVA下开发一个该框架的实验原型的程序集部署在Tomcat上,并以Amazon提供的Web服务数据进行实验表明：该框架有效、可用。     

基于Ontology的语义检索研究

针对传统的基于关键字检索系统存在的不足,以本体为依据,提出了一种新的智能检索模型。叙述了本体相关理论,分析了本体在语义检索中的应用,设计出一个基于语义检索的结构框架,指出了该智能检索中存在的问题。     

一种基于语义网的数字图书馆智能检索模型

提出基于语义网技术的数字图书馆智能检索模型, 该模型以数字图书馆领域本体为基础, 采用双层本体结构, 通过本体映射和本体推理等技术实现了分布式和异质的数字图书馆的智能检索功能. 该模型可以实现数字图书馆语义级的资源共享和智能化的信息检索, 具有较高的查准率和良好的可伸缩性. 该模型提供了一种建设知识化和智能化数字图书馆的方法.     

一种基于语义Web的信息检索模型研究

提出一种基于语义Web的信息检索模型,它能够实现准确高效的网络信息检索,克服传统信息检索的局限。介绍了语义Web、本体以及Lucene全文检索技术,详细阐述该模型的六大模块,其中在本体基础之上充分利用Jena查询和推理技术进行查询扩展,以及Lucene技术来建立索引和检索,改进排序算法使得返回结果更加满足用户需求。     

Ontology与Agent在图像检索中的应用

提出了利用本体论和智能主体理论设计的一种新的图像检索技术——图像检索服务器.它集成了五种智能主体,并利用本体论的方法描述图像的语义特征继而对图像进行领域分类,同时规范化了用户的查询条件.使用该系统,图像检索的性能得到了很大的改进.     

基于本体的教育资源语义检索系统研究

为提高信息检索的准确率和全面性, 在对语义检索技术和领域本体的构建进行充分研究的基础上, 在网络教育资源的检索工作中应用了本体语义的概念, 提出对用户输入的查询条件进行基于本体的查询扩展算法,设计实现了使用Lucene 对扩展后的查询条件进行检索的语义检索模型。实验结果表明, 该检索模型的综合查全率为81郾5%, 综合查准率为83郾1%, 这两项指标均优于传统的关键字检索方法。     

QoS本体在语义Web服务发现中的应用研究

通过分析语义WEB服务、语义功能本体和QoS本体的描述,研究基于QoS的语义WEB服务发现及其相关的问题,建立了面向WEB服务应用的QoS模型,并基于语义WEB服务发现和已经建立的QoS模型提出WEB服务发现框架。最后,给出了实例,建立了这种框架下的语义功能本体和QoS本体。     

基于描述逻辑的语义Web本体研究

语义Web出现的目的就是为了解决机器和人对知识的理解的问题,首先需要解决的问题就是计算机对知识的理解问题,只有计算机理解了所建立的知识,才能在此基础上展开推理服务。首先讨论了传统知识表示方式的缺陷,然后对本体论的逻辑基础———描述逻辑进行了研究。由于OWLDL和描述逻辑的一致关系,因此使用OWLDL来表示本体。介绍了描述逻辑推理系统RACER。最后提出了解决本体层知识表示方法的解决方案。