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关于信息检索论文范文例文,与基于本体的语义信息检索系统模型相关论文怎么写
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概念,除了可以是一般意义上的概念以外,也可以是任务、功能、行为、策略推理过程等等[10]本体中的这些概念通常构成一个分类层次本体中的关系表示概念之间的关联,这种关联表现了除分类层次关系之外的概念之间的所有联系本体中的函数是一种特殊的关系公理在许多领域中,表示函数之间或关联之间也存在着关联或约束实例是指属于基本概念类的基本元素,即某概念类所指的具体实体,特定领域的所有实例.根据本体的形式化描述,构建领域本体库的步骤如图2所示.本体的建立可以通过调用本体本体编
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3.3语义匹配与语义推理
构建了查询本体后,为了进行有效的语义推理,可以根据领域本体和应用本体所定义出的语义关系,并根据相关的存放在知识库中的语义规则集进行相似度匹配推理计算本体相似度的方法有很多,基本上都是以分别属于不同本体（查询本体和应用本体）的实体之间配对比较
来实现,常用的方法如下：
（1）根据聚类原理及空间向量夹角的余弦公式进行本体之间概念、属性等相似计算.
（2）从图论和树的角度来比较两个本体的异同,如WordNet[11]就是基于概念图的本体表示方法.
（3）根据数据库领域模式匹配的理论,基于字符串匹配或字符串之间的编辑距离来比较两个本体的异同.
（4）依据谓词逻辑及机器学习的理论进行本体的相似度匹配,如使用一阶谓词逻辑的描述逻辑进行匹配.
（5）根据语法和语义进行比较,如借助于类似于WordNet的词典进行同义词的判定,根据领域、需求及粒度的划分定义好本体之后,需要用本体相似度的匹配理论进行本体之间相似度的计算,主要考虑本体之间概念属性及关系的相似度时,可以使用本体推理机辅助计算.语义推理模块接受上一步中标注的检索词,结合推理规则,利用推理机进行语义推理,查询本体库,同时利用推理引擎进行语义推理,得到检索词之间的语义关系,最终产生标准的查询语句用于进一步的信息查询.目前常用的推理机有Jena、Racer和Jess[12].
3.4元数据库
建立元数据,就是通过对各种非结构化得信息资源进行语义描述,使信息资源在语义理解上避免歧义、多义,使其具有规范性和可操作性.国际上应用广泛的元数据标准是都柏林元数据核心(DublinCoreMetadata)[13],而国内元数据标准有《DA/T46-2009文书类电子文件元数据方案》.
建立元数据库的基本过程就是使用本体元数据标注,根据一定的规则和程序,对文档内容进行分析,然后给每篇文档赋予一定数量的内容标示,作为存储与检索的依据.为了便于检索,可以使用RDF或OWL语言对信息资源进行语义层面表示和描述,然后将其按一定的格式存储在元数据库（关系数据库、知识库等）中,从而建立了元数据库.
在本系统中,引入元数据机制,在概念层的下层形成元数据层.这样,概念层可以直接引入元数据模式作为特定概念类的属性集,也可以在某概念集中引入某个描述性元数据模式及其定义作为概念类.通过这种元数据引入机制,可以将特定应用的语义元数据集成到语义层次模型中.以设备资源为例,其设备资源信息包括名称、类型、所属企业、规格等元数据信息,可以根据设备类型将这些元数据分配到其所对应的概念节点下,作为此概念节点的一个资源实例.如果这个概念同时还与企业信息存在关联,那么也可以将其中相关的元数据作为其概念的数据实例.这样,元数据库中信息可以作为本体类的一个实例映射到上层的本体库中,从而使非结构化信息资源可以利用本体的语义方面的特性实现在语义层面的查询.
本文针对传统的基于关键字的信息检索中缺乏知识表示和语义处理能力的缺陷,提出了一个基于本体的语义检索系统模型.本体在智能信息检索系统中提供了必须的元语,该元语能够生成有效的查询与资源表述,使用语义标签对非结构化的信息进行描述,生成元数据,并且利用元数据库对为元数据进行统一存储管理,使检索系统可以使用语义层面的检索,并且利用语义推理机制,为终端用户的检索返回更有效的结果.总之,基于本体的语义Web信息检索技术可以使Web信息检索能更加个性化、人性化、智能化、多样化,在将来一定会得到进一步的应用和发展.
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作者简介：魏小威,华南理工大学经济与贸易学院2009级电子商务工程与应用专业研究生.
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