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基于本体的语义Web知识发现及其应用的研究

语义Web是由WWW的创始人Berners-Lee在2001年正式提出的。语义Web研究的主要目的就是扩展当前的WWW,使得网络中信息都是具有语义的,是计算机能够理解和处理的,便于人和计算机之间的交互与合作。因而其研究的侧重点就是如何把信息表示为计算机能够理解和处理的形式,即带有语义。语义Web主要基于XML和RDF/RDFS,并在此基础上构建本体和逻辑推理规则,以完成基于语义的知识表示和推理,从而能够为计算机所理解和处理。在语义Web的研究中,知识表示、本体论、智能主体等都是其重要的研究内容,它们都是不可分割的。本文首先对语义Web的体系结构、数据模型、OWL的知识表示等和本体(Ontology)作为在知识层提供知识表示、知识推理的方法及其应用进行了研究;另外,以RDF(Resource DescriptionFramework)和RDFS(RDF Schema)为元数据的描述方法,OWL作为本体描述语言,将元数据表示为三元组  (本文共188页) 本文目录 | 阅读全文>>

吉林大学
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政府网站信息资源多维语义知识融合研究

近年来,我国政府信息公开工作进展迅速,越来越多的政务信息资源通过政府门户网站发布,这些信息涉及到各个领域,关系到国计民生和群众的切身利益,群众对其有着广泛的需求。然而由于政府机构的层次性,且行政机关的隶属不同、分工不同,造成政府网站发布的公开信息具有层次性、地域性、分散性等特点,这些海量的、孤立的、分散状态存在的碎片信息往往使人们束手无策,给公众获取有效信息造成障碍,影响政府公开信息的有效利用。政府网站信息资源数量的急剧增长在为人们获取所需的信息和知识带来更多机遇的同时也带来了更大的挑战。因此面对“信息海洋”与“知识匮乏”的对峙局面,迫切需要采取一定的方式和手段对多来源、多类型的政府网站信息资源进行类聚、重组和融合,构建一个有序高效的政府信息知识体系,为用户提供知识的有效获取与利用。知识融合能够针对多源分布信息的碎片化、冗余性、不完整性等问题,从众多数据源中抽取相关知识,经过知识转换、集成与合并等处理,产生新的集成化知识对象,从...  (本文共224页) 本文目录 | 阅读全文>>

吉林大学
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基于领域本体的蒙医药学知识库构建与知识发现研究

我们已经从信息时代走进了“数据驱动”的“智慧时代”,数据的资源化已成为知识服务重要发展方向。对信息资源语义化和深度挖掘的需求,将提供焦点问题发现、为信息找用户相交的发现性服务也将是知识服务的又一趋向,基于用户的特定需求,对信息资源中的隐含信息进行智能提取,将转换的可理解、可利用的信息提供给用户,协助用户进行问题分析与处理。随着语义网概念的提出,具有语义描述能力的本体技术获得了广泛关注。本体技术是一种常用的语义网络知识表示方法,其设计理念是将领域知识表示为带标签的图,其中节点表示领域概念,边表示概念之间的语义关系。语义网络因其简单、灵活、丰富、易读等优点,在计算语言学、生物学、医学等诸多领域得到广泛应用。WordNet、UMLS、SNOMED CT等大型术语系统都体现了语义网的基本思想。应用本体技术描述和揭示蒙医药学基础理论、疾病、症状、症候、方剂、药材、药性、药味、诊疗方法等资源之间的语义关系,构建知识库,是实现蒙医药学资源语义...  (本文共204页) 本文目录 | 阅读全文>>

北京邮电大学
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基于本体技术的语义检索及其语义相似度研究

随着网络技术的发展和Internet上信息量的激增,信息检索系统作为网络信息平台的一个重要组成部分,在用户获取准确的网络信息过程之中发挥着重要的作用。传统的信息检索仅仅是基于语法层面上的简单匹配,缺乏对知识的表示、处理和理解能力,其实质在于信息资源缺少统一的语义描述,用户难以查询到与需求相关的信息,难以实现相关信息的语义融合,问题的关键在于将信息检索从传统的基于语法的简单匹配提升到基于语义知识层面。语义Web(Semantic Web)是WWW的发明人Tim Berners-Lee倡导的下一代万维网,致力于以计算机可处理形式表示信息。语义Web的目的是让计算机能够“理解”Web上的信息,并在“理解”的前提下更好地处理和利用这些信息,为人类提供更好的服务。本体具有良好的概念层次结构和对逻辑推理的支持,能够通过概念之间的关系来表达概念语义的能力,实现语义上的信息表示,可以很好地应用于信息检索。基于本体的信息检索不同于传统的关键词检索...  (本文共80页) 本文目录 | 阅读全文>>

武汉大学
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基于语义Web的知识处理研究

Web以其丰富的资源和强大的功能已经并更将吸引越来越多的用户,使网络应用真正走进机构和个人。但是,当前的搜索引擎是基于关键词的,返回的结果令人难以满意。面对Web上的信息,知识工作者不得不花费大量的时间进行浏览和阅读,以便找出文档间是如何相互关联的。只有当知识工作者开始在不同的信息间找出相似与不同时,他们才进入实质性的工作:构建关系以创造新的知识。语义Web(Semantic Web)是当前Web的扩展。当前,Web内容是按照供人类理解的形式设计的,但却很难被计算机所理解。语义Web的内容是按照某种语义方式进行结构化设计,以便该内容不仅被计算机所理解,同时也为人类所理解。语义Web为人们将分布在Web上的分散资源集成为一致的相互关联的信息提供了强有力的基础。每个Web内容都可以有一个对应的平行的语义内容,语义内容是有关该Web内容中知识点及不同知识点(可以来自不同的数据源)之间相互关系的描述和表达。从某种意义上说,将本体(Ont...  (本文共147页) 本文目录 | 阅读全文>>

合肥工业大学
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基于语义网络的Web挖掘研究

语义Web研究的主要目的就是扩展当前的Web,使得Web中所有信息都是具有语义的,是计算机能够理解和处理的。Web挖掘使用数据挖掘技术从Web文档和服务中自动地发现和提取信息。基于语义网络的Web挖掘旨在利用Web上新的语义结构来改进WEB挖掘,反之也可以利用Web挖掘来帮助构建语义Web。本文对基于语义网络的Web挖掘研究的一些相关技术进行了研究,内容主要涉及以下几个方面:对于语义Web和Web挖掘的相关理论进行了总结和分析,并介绍了如何将这两种技术结合起来。对于RDF资源描述进行语义层次分析,提出了基于语义距离的RDFMS数据层次聚类方法,并给出了具体的算法描述和实例。对于语义Web挖掘中适合的数据挖掘技术进行了探讨,提出了可采用归纳逻辑程序设计作为适合语义化Web的数据挖掘技术,给出了如何应用这种技术的算法描述,并通过具体实例验证了这种方法对于语义化Web环境下进行数据挖掘是可行性。最后在以上工作的基础上,结合Agent技...  (本文共73页) 本文目录 | 阅读全文>>