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基于本体基础提出相似度和相关度分析,以充分挖掘领域本体所提供的背景知识,通过语义推理将描述的隐含语义显式化,提供计算机被描述资源的可理解语义.设计了实现该方法的Web信息检索模型,实验表明该方法能提高查准率和查全率. 相似文献
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针对传统的基于关键字Web图像检索中的语义缺失问题,结合Web图像的视觉特征和描述文本,利用本体描述Web图像的语义特征,构建了基于本体的Web图像语义检索模型。该模型以领域本体描述Web图像的语义特征,通过自动图像标注技术构建Web图像本体库,用户可以通过输入关键词或者提交示例图像进行图像检索。实验表明,该模型具有较高的图像检索准确率。 相似文献
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高效的Web页面语义标注方法是提高Web信息资源利用效率和知识创新的关键。针对当前Web页面语义标注方法存在的问题和Web页面表现出的结构特征和文本特征及其主题分布规律,设计了基于PLSA主题模型的Web页面语义标注算法。该算法分别对Web页面的结构特征和文本特征构建独立的PLSA主题模型,采用自适应不对称学习算法对这些独立的PLSA主题模型进行集成和优化,最终形成新的综合性的PLSA主题模型进行未知Web页面的自动语义标注。实验结果表明,该算法能够显著提高Web页面语义标注的准确率和效率,可以有效地解决大规模Web页面语义标注问题。 相似文献
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社会化标注体现了Web2.0时代的集体智慧,隐含了丰富的语义信息。本文分析了社会化标注的认知过程,探讨了社会化标注的浮出语义,提出了一种社会化标注的语义聚类算法。从语义的角度对社会化标注进行分析,有助于理解和挖掘社会化标注的隐含语义,指导平面化的自由分类法进行本体构建,丰富语义网资源。 相似文献
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在领域本体已知和文本语义标注主要步骤的基础上,本文用数据挖掘技术实现文本语义信息的获取,提出了文本语义分析与标注的基本思想和处理流程,深入探讨了用聚类分析完成实例分析与标注过程,用关联挖掘和分类方法完成实例间关系的分析与标注过程。 相似文献
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Internet已成为全球最丰富的数据源,数据类型繁杂且动态变化,如何从中快速准确地检索出用户所需要的信息是一个亟待解决的问题.传统的搜索引擎基于语法的方式进行搜索,缺乏语义信息,难以准确地表达用户的查询需求和被检索对象的文档语义,致使查准率和查全率较低且搜索范围有限.本文对现有的语义检索方法进行了研究,分析了其中存在的问题,在此基础上提出了一种基于领域的语义搜索引擎模型,结合语义Web技术,使用领域本体元数据模型对用户的查询进行语义化规范,依据领域本体模式抽取文档中的知识并RDF化,准确地表达了用户的查询语义和作为被查询对象的文档语义,可以大大提高检索的准确性和检索效率,详细地给出了模型的体系结构、基本功能和工作原理. 相似文献
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传统Web页面语义标注方法需手工处理,或只可将Web页面中有属性的标签赋予数据,针对无属性标签数据不进行标注,不适于大规模Web页面信息标注,且标注结果不可靠。为此,提出一种新的基于集成学习的动态Web页面语义标注方法。给出动态Web页面语义标注流程。将Web页面转换成DOM树,识别待标注文本。选取抽取信息特征与训练Web页面特征,将含有语义信息的内容分配至概念抽象化的本体上,采用多分类器集成学习方法进行分类,区分待标注信息是属性标签还是数据元素,通过不同分类器预测结果的一致性对相应样本被准确标注的置信度进行衡量。通过训练页面中涵盖的属性标注规则集与抽取信息中的属性名称实现语义标注。实验结果表明,所提方法适于大规模动态Web页面语义标注,标注结果可靠。 相似文献
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语义Web的创建需要一套共同的标准概念体系,即本体(Ontology)。本体的构造手段仍然是以手工构造为主,效率和准确率都非常低,很容易导致知识获取的瓶颈。本文给出一个半自动化的需人工干预的本体学习体系结构,采用平衡的协作建模方式来构造语义Web中的本体;介绍了基于以上体系结构的本体学习的处理过程,并讨论了领域概念抽取,概念之间关系的抽取等关键技术。 相似文献
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将语义网服务应用到知识管理系统中,并基于WSMO概念模型提出一个基于本体的知识管理系统语义网服务框架,集中研究Web服务提供层,并定义了知识管理器、Web服务管理器和本体管理器三个主要组件. 相似文献
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本文从对多结构化客户数据集成和预处理的成效不足、挖掘过程缺乏语义情景和上下文的支撑,从而所获取的客户知识模式质量不高等问题出发,提出了一种基于语义集成的客户知识挖掘模型.该模型充分利用了本体、语义集成等方法和技术,提高对数据语义分析和处理的能力,实现智能化客户知识挖掘过程,从而获取高质量的客户知识模式. 相似文献
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针对目前科技期刊数字出版过程中内容表示格式多样化和多数据源带来的异构和跨库检索难、基于关键词匹配无法达到精确匹配、基于关键字的关系数据库检索数据挖掘能力有限以及无法用自然语言进行检索查询等问题,提出构建基于语义Web的科技期刊网络信息检索模型,并讨论科技期刊领域本体库、应用本体库的创建,给出该检索模型在科技期刊的创新其服务模式、数据挖掘、知识关联和发现等方面的应用。 相似文献
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如何准确分析用户行为,向用户提供满意的网页信息,一直以来都是个性化信息推荐系统设计的目标。本文在分析现有个性化信息推荐模型的基础上,针对以往研究在推荐兴趣时仅根据语义相关度进行协助性信息推荐,而忽略用户行为规律所包含的潜在兴趣信息的不足,尝试提出一个结合Web语义挖掘和FP-tree规则发现技术的个性化信息推荐模型。该模型利用本体对语义的明确化描述,在挖掘用户行为信息时获取用户兴趣偏好的语义信息,并利用FP-tree技术根据以获取的语义信息推理出用户兴趣行为模式,从而在信息推荐时不仅能准确理解用户兴趣偏好,也能根据用户潜在兴趣规律,推荐给用户更全面的网页信息。 相似文献
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中文本体的自动获取与评估算法分析 总被引：6，自引：0，他引：6
在下一代互联网,即语义网中,信息模式建立在本体描述之上。由于手工构建本体是一项工作量巨大并且繁杂的任务,因而,能否自动构建本体正逐渐成为语义网使用的关键性要素。在这样的背景下,本文对比和借鉴了国内外本体自动获取的方法和思路,将中文领域本体的提取划分为文本预处理、本体抽取和本体关系获取三个阶段。接着,本文讨论了这三个步骤所涉及的算法,包括基于统计模式对文本抽词、基于奇异值分解从词—文档矩阵中提取本体、基于语义相似度对本体进行聚类等。对于本体自动获取的效果评估,本文提出了利用计算手工和自动两种方式得到的本体相似度来进行衡量的思路。 相似文献
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多媒体元数据的语义集成和检索 总被引：2，自引：0，他引：2
基于从XML Schema到web本体映射的XML20WL映射和从XML到RDF映射的XML2RDF映射而建立的MPEG-7对OWL完整而自动的映射，把多媒体元数据应用于语义网，从低层描述符提取基于内容的高层描述符，由此产生显性语义元数据及构成多媒体语义元数据集成的基本本体框架的MPEG-7 OWL本体，从而实现对MusicBrainz模式、Simac音乐本体等三种不同音乐模式的多媒体元数据进行语义集成及语义检索。 相似文献
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在分析企业知识集成中存在的问题和语义Web的层次模型的基础上,以语义Web为技术支撑,探索基于语义Web的知识集成思路,提出一种基于语义Web的企业知识集成框架模型,并对其实现的关键技术作了进一步的阐述,该模型可以有效解决企业内各异构知识源的语义集成问题. 相似文献
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[目的/意义]为提高主题建模结果的可读性,解决主题标注过程中主观性强、可解释性弱的问题,引入本体和关联规则构建频繁语义模式。[方法/过程]以肿瘤靶向治疗专利数据为研究对象,首先构建LDA2vec模型挖掘主题;然后考虑主题词的语义与共现,将UMLS本体与FP-growth关联规则相结合,得到频繁语义模式的主题标注;最后将结果与Canopy方法对比评估。[结果/结论]实证结果显示,基于频繁语义模式的标注能够从统计和语义的角度概括主题含义,在主题标注工作中效果更佳。 相似文献
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协同标注系统的语义丰富 总被引：1，自引：0，他引：1
提出利用语义网技术语义丰富协同标注系统的方法,通过对协同标注系统的标签进行标准化处理,利用标签的共现分析出标签的意思组,并将其与相关本体的SWTS(概念、属性、实例)映射,从而丰富标签的语义,以改善协同标注系统的检索结果. 相似文献