基于语义Web的多功能情报信息自适应检索技术

为了解决传统依据关键字、概念和属性值等检索技术没有考虑不同主体中情报信息间的语义关系,无法提供令用户满意的情报检索结果问题,通过语义Web方法研究了多功能情报信息自适应检索技术。设计基于语义Web的多功能情报信息自适应检索模型,检索模型包括人机交互层、知识处理层以及知识存储层。在知识存储层建立本体语义模型。在知识处理层,从检索的多功能情报信息关键词中推断和其语义有关的概念,依据概念有关词汇对原始查询进行扩展,对语义相似度进行计算。在人机交互层,将用户反馈情况看作判断检索结果优劣的衡量因素,依据相似关键词获取相似结果集,按照反馈因子完成对所有相似结果的排序,把排序结果发送给用户,实现多功能情报信息自适应检索。结果表明,所提方法能够同时保证召回率与精度;排序误差率低;检索结果和用户查询结果最相符,检索结果准确,可令用户满意。可见所提方法检索性能强。     

基于本体的语义检索在网络教育资源中的研究与设计

通过引入本体技术,建立一种稳定性强、安全性好的基于语义的检索模型,可以实现对网上大量的没有统一分类、无序混杂的网络教育资源的检索。该文在阐述语义网、语义检索、本体构建、元数据标准等关键技术基础上,分析了本体与元数据的关系,给出了基于本体的网络教育资源语义检索系统的设计模型。     

面向语义的课程知识本体的构建

相对于目前常用的基于关键词字面匹配的检索方法,语义网的信息组织作为一种全新的信息组织方法和理念,为网络信息组织带来了新的变革。本体是语义网信息组织的核心,本体及其推理能力代表了现代信息组织,特别是网络信息组织的发展趋势,它不仅有利于信息的形式化描述,而且依据本体这种信息组织方法而建立的检索系统,更能满足用户进行语义检索特别是智能检索的需要。面向语义的课程知识的检索以语义理解为基础,在很大程度上揭示了信息语义的扩展性,加大了对知识的处理和理解能力。基于本体的语义信息检索在构建领域知识本体结构的基础上,通过对领域本体资源的语义信息的获取,来理解用户的检索需求,语义描述检索语句和文档的资源,从而实现信息检索。因此,如何构建课程知识本体成为现阶段教育变革的热点话题。本论述以谭浩强所著《C程序设计(第三版)》课本为基础,以创建该门课程的本体模型为例,讲述面向语义的课程知识本体的构建。     

定性地理信息检索方法及其实现

针对当前定量化的地理信息检索模型无法有效处理自然语义导致检索结果不理想的问题, 以语义匹配为原则, 以定性表达为基础, 以推理方法为手段, 提出基于定性空间推理的定性地理信息检索的方法及其形式化模型, 实现Web文档信息内容与查询请求的定性表达和信息提取, 支持基于语义的检索匹配和结果排序, 并进行原型系统的实验验证。这种定性检索方法符合人类常识性认知和表述习惯的方式, 基于定性知识表达和推理决策技术的地理信息检索问题解决方法可以提高现代地理信息检索技术的有效性。     

混合语义模型的产品知识文档检索

为解决产品知识文档检索过程中遇到的问题,提出一种基于混合语义模型的检索方法.该方法将传统的用户查询需求扩展为用户偏好、语境和用户查询混合而成的语义集合,并对知识文档和用户需求进行基于本体的模糊概念表达.对于知识文档,选择领域本体的叶节点来构造文本概念向量,根据概念在本体图中的深度、携带的信息量,及出现在文档与语料库中的频度来计算权重.同样采用本体表达知识语境与查询语义,建立用户偏好模型.针对检索模型的不同组成,阐述了相应的相似度计算方法,采用概念的语义距离计算用户当前语境和文档语境之间的相似度,用余弦法计算查询语义、用户偏好与文档的相似度.最后用实验验证了该方法的检索效果优于传统的向量空间方法.     

产品配置设计中知识库的研究

目的 为有效地进行产品配置设计过程中使用的各种设计知识、方法和案例,需要构建产品设计知识库.方法 构建基于SmarTeam平台的知识库引擎,采用实例推理和规则推理相结合的方法,实现知识的智能检索和问题求解.提出了主要采用复合知识表示(框架/规则)方法和模糊知识表示方法建立机械产品的配置设计知识库.结果 通过配置设计知识规则的建立和表达,实现了配置设计知识的统一表达.结论 有效地支持了配置问题的快速求解和柔性配置设计的快速实现.     

支持生物激励设计的跨领域知识元聚类方法

为了解决现有生物激励设计过程存在的跨领域知识获取难的问题,提出了面向生物激励设计的基于功能特征语义相关性的功能语义聚类和基于环境特征约束适应性的环境约束聚类组成的两阶段知识元聚类算法。将生物激励设计过程跨领域实例知识检索问题转化为对离散的生物领域或工程领域知识元的聚类检索。根据跨领域术语知识表示的不同确定跨领域检索功能词,执行基于功能特征语义相关性的功能语义的一阶段聚类,结合生物领域功能与环境特征约束间的相关性,完成基于不同类型环境特征约束的二阶段聚类。一方面,将模糊理论与模糊数学引入知识元聚类算法中,提出基于模糊隶属度函数的语义相似度计算方法,实现了基于功能关键字的语义聚类;另一方面,将FCM聚类算法引入到知识元聚类过程中,结合给出的不同类型环境特征约束相似性算法,提出了AFCM算法,实现了基于环境特征约束适应性的环境约束聚类。最后,开发了相应的原型系统,并且以视觉假体装置设计为例进行测试。结果表明,聚类时间和准确率得到极大改善,聚类效率得到显著提升。该算法有效地避免了跨领域知识分布的离散性,减少了设计过程中研究对象的数量,能够合理地获取已有设计知识,为深入研究奠定了基础。     

基于本体的图书检索系统的研究

针对传统图书检索系统只是基于关键字的检索,无法进行语义扩展,存在查全率和查准率不高的问题,将具有良好概念层次结构和对逻辑推理支持的本体引入到图书检索中,并设计了语义扩展算法和相似度算法,实现语义分析、语义扩展和相似度计算等功能,建立基于本体的图书信息检索的系统模型．结果表明,该系统能够在一定程度上增强检索系统的语义处理能力,改善传统检索系统的漏检、无效检索和检索结果过于无序和冗杂的缺点,使检索效率得到了改善．     

基于Ontology的实验教学资源检索研究

针对实验教学资源中存在的检索困难的问题,本文采用Ontology技术对知识内容进行语义层面的扩展,提高检索结果的覆盖面,设计出基于Ontology的实验教学资源检索平台结构,并详述其主要功能的实现方法,最后采用相关算法对结果进行评价.     

基于颜色、形状的情感图像检索

图像所含的内容丰富多彩,是用物理特征无法完整表达的.目前常用的图像检索技术是基于内容的图像检索,检索出的图像在某些程度上无法满足用户的需求.提出了一种基于颜色和形状的情感图像检索方法,讨论了图像的物理特征--颜色和形状的提取与表达.分析不同颜色、特征所激起人的不同情感的反应,建立情感库,用模糊神经网络建立底层物理特征到高层语义特征的联系,实现基于情感语义的图像检索,实现真正的以人为主导的信息检索,提高人机交互的和谐性和检索效率.     

基于网格的数字图书馆知识服务平台的设计

为解决广域、分布、异构和动态的Internet环境中数字图书馆资源共享、语义检索和知识发现的难题,设计了基于网格的数字图书馆知识服务平台,并对其实现的关键技术进行了讨论．实验结果表明,利用网格构建数字图书馆知识服务平台,能够实现信息、知识的有效共享与服务的智能化．     

基于语义的信息检索技术应用研究

基于ontology的语义检索技术是建立在语义Web的基础上的.与传统的检索技术相比,这种检索技术能够提高检索的准确率,缩小搜索范围和减少冗余的返回结果.本文首先介绍了ontology和语义Web的基本概念及如何创建基于ontology的语义Web,然后分析基于ontology语义检索系统的构建步骤及核心技术,最后通过protégé2000简要说明语义检索功能的实现及未来的发展前景.     

基于网格的数字图书馆知识服务平台的设计

为解决广域、分布、异构和动态的Internet环境中数字图书馆资源共享、语义检索和知识发现的难题,设计了基于网格的数字图书馆知识服务平台,并对其实现的关键技术进行了讨论．实验结果表明,利用网格构建数字图书馆知识服务平台,能够实现信息、知识的有效共享与服务的智能化．     

一种基于农业领域本体的语义检索模型

基于农业领域本体和词汇,给出一个针对农业领域的语义检索改进模型.该模型接受用户自然语言输入,通过计算词语与本体知识之间的相关度和相似度,来实现词汇到知识的映射.针对农业领域本体特点,给出相应的语义扩展规则,把检索结果从本体知识扩展到与之相关的资源文档,并对检索结果进行排序.     

基于本体知识查询树的语义路由检索模型

提出一种基于本体知识查询树(OKQT)的混合P 2P语义路由检索模型,通过对路由节点中OKQT的查询,使得用户节点能够根据检索词和OKQT中知识的匹配,在网络中进行快速准确的查询定位,对所需知识进行精确查询。同时对于网络中无法和检索词匹配的查询,通过计算它和其他知识的语义相似度,对检索词进行相应的缩放,返回相应的知识供用户参考。实验表明,这种先定位后查询的方法提高了语义路由效率,具有较强的查准率、查全率和扩展性。     

面向产品设计人员的知识推送服务研究

面向产品设计人员的知识推送服务为设计人员提高其对知识的重用提供了有效的解决途径。文章首先讨论了知识服务的概念及分类,然后描述了产品设计人员的知识需求,包括设计人员知识需求的生成方法与更新原则以及基于概念语义扩展的设计知识检索方法;在此基础上,给出了面向产品设计人员的知识服务层次模型和需求驱动的产品设计知识服务运行模式,并通过实例对该模式进行了系统实现与验证,应用表明该系统可有效提高设计人员知识获取的效率。     

基于知识图谱的文本观点检索方法

文本观点检索旨在检索出与查询主题相关并且表达用户对主题观点的文档。由于用户查询时输入通常很短,难以准确表示查询的信息需求。知识图谱是结构化的语义知识库,通过知识图谱中的知识有助于理解用户的信息需求。因此,提出了一种基于知识图谱的文本观点检索方法。首先由知识图谱获取候选查询扩展词,并计算每个候选词扩展词分布、共现频率、邻近关系、文档集频率,然后利用4类特征通过SVM分类得到扩展词,最后利用扩展词对产生式观点检索模型进行扩展,实现对查询的观点检索。实验表明,在微博和推特两个数据集上,与基准工作对比,所提出的方法在MAP、NDCG等评价指标上均有显著的提升。     

基于本体的服装领域语义web检索方法

针对服装电子商务领域用户的语义查询需求,依据国内外相关标准,建立了服装分类本体模型.在此基础上给出了语义web检索系统框架,设计并实现了查询信息的语义检索,包括同义词检索、实例查询、细化查询、联想查询、智能推理等功能.实验表明,基于本体的语义检索系统具有较好的查全率和查准率,实现智能查询.