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文檔簡介
1、目前,我們已經(jīng)習慣于使用搜索引擎來幫助定位信息和解決問題。但智能化程度低是大多數(shù)現(xiàn)有的信息檢索系統(tǒng)和萬維網(wǎng)搜索引擎的顯著缺陷,它們都忽略了查詢主體(人)的不同以及查詢發(fā)生環(huán)境的不同。這種不加區(qū)分的一般相關(guān)性使得用戶必須進行更多的過濾才能找到滿足當前任務(wù)或環(huán)境的信息需求。語義Web是一個對現(xiàn)在的萬維網(wǎng)的一個自然的擴展,通過本體技術(shù)為Web資源提供了豐富的可供機器處理的語義信息,使得機器可以利用這些語義元數(shù)據(jù)進行自動化的信息訪問。語義Web
2、的出現(xiàn),不僅考慮到查詢主體(人)的偏好以及所處的環(huán)境與任務(wù),同時借助計算機幫我們做一些智能的推理。
但是,傳統(tǒng)的搜索技術(shù)無法幫助用戶準確定位他們所需的知識,也無法根據(jù)模糊的查詢請求找到相關(guān)知識。其中路由問題制約著用戶如何在海量知識中按照需求快速準確地查找到目標知識,也影響著系統(tǒng)可擴展性和搜索效率,因此路由機制的研究便成為語義Web研究中迫切需要解決的問題。
針對上述問題,本文提出一種基于本體知識查詢樹(簡稱O
3、KQT)的混合P2P本體知識路由檢索模型,通過計算檢索詞和路由節(jié)點上OKQT的概念間的語義相似度,智能Agent能夠根據(jù)二者的匹配關(guān)系,通過OKQT中的概念的address屬性準確地完成路由選擇,然后在網(wǎng)絡(luò)中進行快速地查詢定位,對所需知識進行精確查詢。同時對于網(wǎng)絡(luò)中無法和檢索詞匹配的查詢,通過計算它和其他知識的語義相似度,對檢索詞進行相應(yīng)的縮放,返回相應(yīng)的知識供用戶參考。這種檢索方式,路由的選擇快速準確,并在通信過程中記錄了用戶到知識源
4、的路徑,在知識返回時根據(jù)這條路徑原路反饋給用戶。避免了傳統(tǒng)路由因復雜的路由選擇而引起的查詢失效、信息丟失等問題。實驗表明,這種先定位后查詢的方法提高了語義路由效率,具有較強的查準率、查全率和擴展性。主要工作成果包括以下四方面:
(1)將P2P技術(shù)和本體技術(shù)相結(jié)合,將P2P網(wǎng)絡(luò)中路由節(jié)點和用戶節(jié)點間的包含特性結(jié)合描述邏輯概念的基本原理,利用它們的相似特性巧妙的建立一種基于混合P2P的系統(tǒng)。
(2)本體技術(shù)和語義
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