基于SEMANTIC WEB的语义检索模型的研究

摘要

传统信息检索方式下，由于信息资源缺少统一的语义描述，用户难以查找到与需求相关的资源，难以实现信息资源的语义共享。如何使被管理信息资源具有应用程序可以理解的含义，并根据信息资源所具有的领域知识，实现信息资源的语义检索，提高数字化信息资源的利用率，这些问题是信息检索领域所面临的挑战。Semantic Web(语义万维网)是万维网的发明人Tim Berners-Lee倡导的下一代万维网，旨在赋予万维网上所有资源唯一的标识，并在资源之间建立起机器可处理的各类语义联系。Semantic Web是对当代万维网的扩展和延伸，能够以一种明确的、形式化的方式来表示信息资源，提高异构系统之间的互操作性，促进知识共享。本文通过对传统信息检索的基本原理、技术及工具、信息检索发展现状等方面的分析研究，结合万维网的具体特点，提出了基于Semantic Web的智能信息检索体系框架，详细描述了智能信息检索系统的设计思想和检索流程，并对系统模型的合理性进行了论证。本文对语义信息检索模型中所涉及的若干关键技术进行了深入的分析研究，提出了有效的解决方案，为语义检索实验系统的顺利实施奠定了良好的基础，这些关键技术主要包括：领域本体构建、信息资源收集、语义推理和检索结果排序。本文最后在理论分析的基础上，开发了基于SemanticWeb的医药语义检索实验系统——OntoSearch (Ontology Search)，该系统以医药领域的相关资料为语义检索对象，构建了相应的领域本体——医药本体。通过将各种资料向知识本体层映射和语义推理处理，可以充分发掘各资料之间蕴含的关联关系，从而在根本上解决了检索中资源对象语义信息缺乏的问题，满足用户对资源对象语义检索的需求。OntoSearch实现相对比较复杂的知识检索和二次检索功能，提供领域资源的增值服务，这些功能都是传统的基于关键字的检索方式所难以实现的。OntoSearch在实践中验证了智能信息检索系统模型的可行性。

目录

文摘

英文文摘

学位论文独创性声明及学位论文授权使用声明

第一章绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3论文研究的主要内容

1.4论文组织结构

第二章Semantic Web的理论与技术

2.1.Semantic Web的体系结构

2.2.XML的产生和发展

2.3.元数据层

2.4.模式层

2.5.逻辑层

2.6.小结

第三章智能信息检索理论与技术

3.1.智能信息检索介绍

3.2.领域本体构建

3.3.信息资源收集

3.4.语义推理

3.5.检索结果排序

3.6.小结

第四章OntoSearch语义检索模型设计

4.1.模型系统功能分析

4.2.模型系统总体设计

4.3.模型系统详细设计

4.4.小结

第五章基于SEMANTIC WEB的语义检索模型实现

5.1.开发平台和工具介绍

5.2.语义检索的实现

5.3.操作界面介绍

5.4.实验结果与分析

5.5.小结

第六章总结与展望

6.1.总结

6.2.主要工作和贡献

6.3.展望

附录

参考文献

致谢