基于RDF4S语义服务描述模型的服务资源搜索框架

语义服务资源搜索是一个满足服务请求者快速、便捷地定位可用语义服务资源的过程。一个高效、精确的基于语义的语义服务资源搜索框架和经过精心设计并实现的搜索工具是语义服务框架中的一个必要组件。提出一种基于RDF4S语义服务描述模型的服务资源搜索框架,详细说明了该搜索框架的结构。搜索框架根据RDF4S语义服务描述模型的QoS、执行、功能和接口四种语义标注元素类型,分别采用不同的搜索匹配策略,可以很大程度上提高搜索的效率和精度。     

一种基于RGB-D相机的语义地图构建方法

在三维地图中添加环境语义信息,可以有助于移动机器人更快更精确地进行初始及移动状态时的定位定向。论文提出一种基于RGB-D相机的三维语义地图构建方法,首先,使用语义分割深度学习模型提取RGB图像中的语义信息,通过相邻的多帧图像数据关联去除误识别数据。然后与深度图像进行数据关联生成带有语义标签的点云数据,最后通过增量融合的方法构建周围环境的三维语义地图。基于ScanNet(v2)数据集的对比实验,论文方法可以有效地提高数据关联准确率,为基于3D地图导航提供具有丰富语义信息的导引地图。     

基于概念模型语义描述的仿真模型资源搜索框架

重用已有模型构建新的仿真应用一直受到系统仿真领域的关注.基于模型数据库搜索、判断与应用需求相匹配的仿真模型资源是实现重用的关键问题.提出一个基于概念模型语义描述的仿真模型资源搜索框架,详细说明了该搜索框架的结构.框架建立了由实体、任务、交互等概念模型元素构成的仿真模型资源语义描述模型,采用本体语义和关键字匹配等搜索策略.模拟实验表明该框架可以很大程度上提高搜索判断的准确性.     

基于空间分割的SWRL数据集关联规则挖掘

语义Web环境下的关联规则挖掘是数据挖掘领域新的研究热点.本文针对SWRL数据集的特征,建立新的数据挖掘形式背景,将FCA用于关系型关联规则的挖掘,提出了基于搜索空间分割的关联规则挖掘方法.采用FCA作为频繁模式的压缩表示方式,从生成的闭查询导出的关联规则,可有效控制冗余规则的产生.将搜索空间进行划分可减小问题的规模,充分利用已有的挖掘过程的中间结果所提供的信息,减少了计算量.由于采用了分而治之的策略,本文的方法易于扩展到对海量语义Web数据的并行处理.     

物联网语义关联和决策方法的研究

物联网系统包含大量的感知设备,产生大量孤立和异构的感知数据,形成数据孤岛.如何将不同感知设备产生的数据进行有效的语义关联、构建跨域的数据关联模型、屏蔽数据异构性、实现综合智能决策是物联网研究的关键问题.本文以物联网系统为研究对象,从语义入手,构建以环境—资源—行为为核心的物联网本体模型;基于关联数据方法构建以行为关联模型和资源关联模型为核心的物联网语义关联网络;提出一种基于事件的推理算法实现语义推理,从而更好地实现对物联网系统的智能决策;最后,通过两个智能家居系统的实例验证了本文方法的可行性,通过构建不同方法的查询实例验证了本文方法的优越性.     

一种基于本体的混合检索方法

提出了一种基于本体的,综合改进的spread activation算法和语义分析的混合检索方法.通过改进的spread activation算法和本体实例之间语义关联强弱的分析,得到一组查询词的相似词集合,从而提高了查询关键字到本体概念映射的完整性与准确性.设计实现了相应的检索系统,实验表明,该系统可以有效地提高检索的查全率与查准率.     

基于中间模型的异构数据资源语义映射方法

异构数据资源的语义映射,是大数据时代数据集成与共享研究中的一个关键问题。围绕语义搜索的应用需求,针对海量异构数据资源到领域知识本体的语义映射问题,提出基于中间模型的映射算法,通过模型解析转换、映射规则设计、映射策略选择、映射关系表达等最终获得二者的映射关系。系统面向用户提供基于知识本体的统一视图,屏蔽了底层数据资源的异构性,保证了用户对异构数据资源的透明访问和准确理解,提供了一种灵活、通用、可扩展的语义集成机制,为准确高效的语义搜索应用提供支持。     

基于本体的术语关联搜索及其应用研究

研究了基于语义网的本体构建和Jena搜索技术.首先介绍了基于语义网的本体构建方法和评估原则,然后介绍SPARQL语言,提出术语关联搜索机制和术语的相关度排序方法,其次介绍航天产品开发领域术语库构建过程,最后应用到原型系统,以验证了该方法的有效性.     

关联数据的自动语义融合方法研究

研究关联数据的自动语义融合方法,提高关联数据的语义融合程度.利用传统算法进行数据的自动语义融合,往往只能针对同一知识单元的数据进行融合,假设待融合数据为不同知识单元、不同属性的关联数据,则数据间的语义融合很难实现.为此,提出基于概念关联性和重要性度量算法的关联数据的自动语义融合方法.针对关联数据的自动语义进行关联度计算,为避免对高端语义判别错误,采用语义概念相关性进行语义筛选,获取概念的被选择概率,根据改进方法步骤实现关联数据自动语义的进一步融合.实验结果表明,利用改进算法进行关联数据的自动语义融合,能够有效的获取语义关联度值以及相关性自动语义概念选择,从而实现关联数据的自动语义融合,提高了自动语义的融合程度,具有极大的优越性.     

一种基于XML的个性化的资源需求描述机制

在基于因特网的教育资源网格体系结构和服务理论研究中,提出了教育资源网格中一种基于XML的个性化文件资源需求描述机制。需求者不仅可以更加准确地表达自己对各类文件资源的需求,还可以指明自己所期望的资源的区域和学校的来源。并且对备选的信息进行优先级的排序,在搜索的过程中按照优先级的顺序对搜索的结果进行优化。解决了资源需求描述机制中对教育资源网格的文件资源需求描述支持较少的问题。     

SWMRD:一个面向互联网的制造资源智能发现系统

为了对面向互联网这一海量资源库中提供准确的、自动的、智能的发现制造资源服务,提出一套基于语义网的制造资源智能发现方法.该方法以制造资源本体与知识一体化建模为基础,通过聚焦爬虫从互联网中获取制造资源信息,形成语义标注实例;建立多层次智能发现检索模型,实现制造资源的精确检索、模糊检索、语义检索以及智能推理功能.为直观表达查询语义结构与概念间的关联性,研制了图形化语义查询前端,并在此基础上开发并实现一套制造资源智能发现系统SWMRD.最后展示了系统实例.     

多关键字云资源搜索算法

云计算的核心是在虚拟化技术的基础上,通过互联网技术为用户提供动态易扩展的计算资源。利用中心服务器的计算模式来管控网络上大量云资源使得中心服务器成为整个系统的瓶颈,不利于云计算的大规模应用,因此提出使用对等网络技术构建分布式的云资源索引存储和查询系统,但是结构化拓扑系统维护比较复杂,一般不支持复杂搜索条件查询。本文提出了一种多关键字云资源搜索算法。在基于分层超级节点的云资源搜索算法基础上进行路由算法改进,希望实现多关键字的精确查询。对多关键字的生成、分割及存储做出了详细说明,提出一种有效的基于数据集的索引搜索策略,实现了包含三个或三个以上的关键字高效、准确查询。分析实验结果证明了算法明显提高了资源搜索的命中率,尤其是随着关键字数目的增多,不仅保证了资源搜索的命中率,同时大大增加了资源的召回率。     

教育资源网格中资源的描述与组织技术

网格中的资源发现是网格研究的重要问题。文中主要针对教育资源网格中的资源发现,而教育资源网格中资源的描述和组织技术是资源发现的基础。通过分析国家《基础教育教学资源元数据规范》,采用资源描述框架来描述教育资源和资源请求,用索引链表的存储方式来组织教育资源。通过与其他结构的比较分析,证明了索引链表结构能减少查询次数,适应网格环境的动态性和异构性,更有利于资源发现。     

EduMedia：教学数字视频图书馆中异构资源的统一描述

文中在分析了书目数据,普通文档数据和教学视频数据的特征,以及专用的元数据描述方法的基础上,提出了一种基于资源描述框架RDF的元数据描述方案EduMedia,从而实现了对于这三种异构资源的元数据的统一描述。     

基于P2P的教育资源网络设计

在网络中搜索各种教育资源时,通用的搜索引擎很难满足特定的需求。P2P网络是一种有效的资源共享和搜索方式。通过分析P2P网络的基本结构和资源共享特点,提出了一种基于P2P的教育资源网络（PBERN）模型。PBERN是由教育资源实体“自组织”组成的分布式、虚拟、动态和松散的纯P2P网络。     

制造网格环境下的资源建模研究

资源建模是制造网格中资源集成和共享的前提.首先按资源在制造网格中提供的服务类型对其进行了分类,便于对其分类建模.其次提出了由资源层、资源表示层和资源接口层组成的资源层次模型.资源层包括各种物理资源,表示层使用XML Schema封装资源数据和信息,接口层使用Web服务描述语言（WSDL）定义对资源的访问操作.该模型用于将制造资源封装为网格节点,使得制造资源可以方便地接入网格中网络共享.最后以企业标准件库的封装为实例验证了该模型的有效性.     

投入驱动的存储与计算一体化的事务处理效率优化方法

事务处理技术是报告信息一致性和可靠性的关键技术,决定了Web服务是否可以应用于电子商务。类型化的数据、信息和知识等资源繁杂冗余,导致资源存储和处理效率低下,长事务的处理过程往往会持续较长时间,使得锁定资源的策略不能一直适用,为了协调事务型资源存储和计算代价,提出了一种投入驱动的事务处理方法。从资源建模、资源处理、处理优化和资源管理等角度进行研究,基于对现有知识图谱概念的拓展提出了一种三层可自动抽象调整的解决架构。这个架构包括：数据图谱、信息图谱和知识图谱等三个层面,关键在于对搜索目标资源对象类型转移代价和在资源存储空间上的存储代价的计算,并根据用户投入协同调整搜索目标资源对象的搜索机制和存储方案,从而降低资源搜索的时间复杂度和资源存储的空间复杂度,优化事务处理的时空效率。     

一种全局统一的层次化网格资源模型

网格计算通过新的组织方式将广域网上的各种计算资源、信息资源、设备资源等集成起来，以统一的方式向用户提供服务，是当前网络计算领域的研究热点，引入逻辑资源树的概念，通过抽象资源参数，提出了一种全局统一的层次化网格资源模型，支持资源的动态加入与删除，与资源池及全局一本地两层资源模型相比，提出的资源模型有效地屏蔽了广域网上资源的异构性，提高了资源的可扩展性；同时根据网络通信性能对资源进行层次化组织，避免了盲目的资源选择，该模型进行资源查找的时间复杂度为Olog(N)，有较高的查找效率。