语义查询

摘要： 为将语义网技术与空间信息目录服务(catalog service for the web,CSW)相结合,提出一种语义支持的空间信息目录服务实现方法。构建本体实现空间信息的语义描述;扩展现有空间信息目录服务模型,支持空间数据与服务的语义注册;构建语义代理实现语义支持的空间信息元数据查询。服务原型系统的实现结果证明:该方法能有效地提高空间数据与服务的发现能力,简化查询步骤。

摘要： 财务共享数据在入库的过程中,存在无规则限制浪费库存空间及访问查找较为繁琐的问题,由此,提出基于规则推理的财务共享信息自动入库系统,构建自动入库系统。实验证明:所提出的自动入库系统屏蔽了数据源特征,多名用户可共享存储自动入库的资源,使财务数据自动入库更快捷,大大提升了自动入库资源利用率。

摘要： 现有知识图谱查询方法忽略了实体本身的地理位置信息,故而不支持地理位置相关查询的问题。针对该问题,在融合地理位置信息的混合知识图谱的基础上,文中提出一种基于地理位置信息的知识图谱查询方法。通过抽取查询问题中的三元组,构建了相应的查询图以理解自然语言查询问题。将基于地理位置信息的查询问题分为6类,再结合已有事实类问题的语义查询方法,分别根据查询图或K近邻搜索思想研究相应的知识图谱查询方法。实验结果表明,文中所提方法的精确率可达77%以上,能够为基于地理位置信息的查询提供有效支持。

摘要： 为了对海量增长的交通流数据进行处理和管理,需要基于大数据框架设计更加高效的数据存储及索引模型,以满足智能交通应用的需求。该文设计了基于Spark/HBase的系统架构以及基于混合时空编码行键和动态扩展属性列族的交通流数据存储及索引模型,并在此模型基础上,通过语义解析、时空行键索引查询、并行属性条件过滤实现交通流大数据高效语义查询。对比实验证明,该文设计的交通流大数据并行处理框架在清洗、索引和存储数据时运算高效,构建的混合时空编码行键索引时空权重均衡,能够实现更加高效的交通流大数据访存管理,可为智能交通应用提供技术基础。

摘要： 为解决碳交易领域数据集成问题,提出一种碳交易领域知识图谱的构建方法.针对碳交易领域的半结构化和非结构化数据,分别采用自定义的Web数据包装器和结合BiLSTM-CRF模型与依存句法分析的方法进行三元组抽取.然后将获取的知识转化为关联数据,得到完整的碳交易领域知识图谱,再利用基于Jena的fuseki实现对知识图谱的语义查询.实验结果表明,该方法能够为碳交易领域快速有效地构建知识图谱,并可以从碳交易领域的海量数据中检索出有用信息.

摘要： 设计并实现基于Spark的交通流数据处理与预测分析应用框架,可以完成交通流数据的高效清洗、统计、存储和查询。利用基于多阶空间权重矩阵的STARIMA模型进行交通流预测分析,可以验证数据处理效率及对预测应用的支撑作用。对比实验结果表明:1)交通流数据处理框架运行效率高,适用于复杂的数据清洗和挖掘算法,为预测模型建立数据支撑;2)交通流预测模型对空间权重矩阵进行了多阶优化,兼顾高效性和准确性,预测分析结果可以为交通诱导提供参考。

摘要： 本体技术是知识工程领域的研究热点,本体对于领域知识具有强大的语义描述能力和推理能力,能够很好地被计算机识别和理解,从而可在语义层面实现知识共享、重用和扩展.本体技术在形式化、开放性和共享性等方面比其他知识建模技术能提供更强大的能力.介绍了基于本体的知识库的概念以及基本构架;描述了本体知识库查询的语言特点,重点阐述了SWRL规则以及SQWRL语义查询;采用语义网规则语言(SWRL)将材料选择本体中的因果知识表达为一组知识规则,增强本体知识库的推理能力;采用Java编程技术调用SWRL API和OWL API,将知识库层、用户界面层及推理层三大模块组建成一个完整的语义查询系统,并使用基于描述逻辑的Drools规则推理机对本体进行规则推理.给出了一个基于SQWRL语义查询的工程材料领域本体知识查询实例进行说明.%Ontology technology is a hot research topic in the field of knowledge engineering.Ontology has a powerful semantic description and reasoning ability for domain knowledge,which can be well recognized and understood by computers so as to realize the knowledge sharing,reusing and extension in semantic level.The ontology technology can provide more powerful abilities than other knowledge modeling techniques in the formalism,openness and sharing.The basic concept and framework of the ontology based knowledge base is introduced,and the characteristics of language in ontology knowledge base is described,especially for SWRL and SQWRL.The causal knowledge for material selection is represented as a set of knowledge rules coded with Semantic Web Rule Language (SWRL),which enhance the reasoning ability of the ontology knowledge base.A Java programming technology which uses SWRL API and OWL API is employed,which integrates the knowledge base layer,the inference layer,and the user interface layer,and builds a overall material selection knowledge system.The Drools rule reasoning machine is employed to implement the ontology reasoning,and a semantic query example based on SQWRL for engineering material domain knowledge is presented.

摘要： 本文以计算机网络课程资源为例，通过对《计算机网络》教材内容进行本体建模与 表示的基础上，探讨基于本体的课程资源语义查询系统的设计与实现，研究其中《计算机网络》 教材中重要概念的语义相似度计算方法和课程资源的元数据RDF 绑定描述技术。

摘要： 由于现代生物技术的迅速崛起,大大加快了人们对基因组学,蛋白质组学等相关研究工作的步伐,使得与此相关的文献数量呈"爆炸式"增长.从海量生物文献中快速、准确地获取知的需求变得空前迫切.本文充分利用生物文献的结构化信息,对其进行本体建模.将22,997个生物学相关概念组织在一个上下位关系的层次结构中;从结构化的生物义献中抽象出研究人员、研究机构、基金等概念,并细致设计了上述概念的属性,及其之间的关系.我们将生物义献库MEDLINE中的文献作为实例导入到上述本体中,通过三个用例说明我们的本体在扩展生物领域词汇、查询关联复杂实体、跟踪生物领域发展状况等语义查询中的贡献.

摘要： 我军的信息化建设对信息系统的信息获取能力提出越来越高的要求,为实现信息的按需获取,文章提出一种基于军事指挥领域共享本体的RDF语义查询方法.首先,文章简单介绍关于语义网、语义信息表示和语义查询方面的背景知识;然后给出支持RDF语义查询的存储机制和推理机制两大关键技术;最后提出构建该查询引擎的原理和方法.

摘要： 为应用RDF分子理论，在MapReduce框架下设计了面向分布式语义级电子政务的查询和推理算法。通过对大规模RDF文件的分解，将RDF图无损分解为若干RDF分子，再利用相应的map和reduce程序在各分布结点对RDF分子文件进行语义查询，查询结果经RDF分子合并算法处理后形成全局查询和推理结果。利用云计算相关技术，提供了面向超大规模数据集的分布式处理机制，对当前拥有海量数据的电子政务的语义处理能力和存储能力有较好的提速作用。

摘要： 本文首次探索基于Dryad 平台，利用DryadLINQ 语言进行海量语义信息推理和查询的并行处理。针对现有基于Map/Reduce 型数据处理平台的语义信息处理研究存在未面向语义推理和查询操作并存的场景，在权衡存储代价和执行代价的基础上进行并行处理流程设计的不足，本文采用基于二元组的谓词文件作为语义信息存储结构；基于该存储结构首次给出了RDFS 领域规则并行推理设计，并对现有基于有向无环图的并行语义查询任务划分方法进行优化。实验结果表明，在频繁查询、周期推理的典型语义系统使用场景下，本文所提出的语义信息存储和并行处理方案较现有采用基于三元组存储结构的语义推理和查询方案，具有较小地存储开销，并获得较好的执行效率，其作业吞吐率最大提高了76.2%。

摘要： 数据资源之间关联关系的发现问题是数据空间的一个重要研究方向，它是解决数据空间中其他问题如构建索引、提供浏览、查询、Lineage等服务的基础．然而目前针对数据空间的研究大都是在假设已经得到数据资源之间关联关系的基础之上进行的，这些研究或多或少都带有一定的局限性．为了解决这个问题提出了一种数据组织模型以及一种数据资源关联关系发现模型，基于该模型可以有效地管理数据空间中的数据资源，进而支持丰富的语义查询．与此同时，通过实验验证了模型和算法的可行性．

摘要： 近来,XML已经成为Web上信息发布和信息交换的事实标准.许多数据源输出XML格式的数据,并发布相应的DTD或Schema.因此,无论数据是以XML文档的形式存储,还是存储在关系数据库,呈现给用户的是XML格式的视图.XML被用作数据表示和交换的标准给数据管理带来了新的问题. 近来,本体成为数据管理研究领域的热点之一.事实上,本体为数据的理解提供了一个有效的手段,被广泛应用于分布式数据源的查询处理及查询优化.本文中,我们在XML数据库中使用本体,提出一种利用语义知识的查询优化方法.该方法基于本体重写查询语句,重写后的查询语句有更少的执行时间,也更符合用户的查询目标.我们还提出了查询重写的规则.在今后的工作中,我们将对重写规则作进一步的研究,并且考虑如何将数据库中的概念对象与本体更好地联系起来。

摘要： 本体是概念化的一个显式的规格说明,能够将领域中的各种概念及相互关系显式地、形式化地表达出来.本文首先介绍了本体的基本概念,然后利用描述逻辑建立了本体的形式化模型,并提出了本体术语包含关系的检验算法,最后根据所建的本体模型探讨了4种信息查询模式.

摘要： 现有的教育资源库系统重点在于资源的"统一管理",目前尚缺乏优质的用户服务.资源库系统主要通过查询提供应用服务,查询效率的关键在索引.在分析了多媒体教育资源媒体特征模式的基础上,构建了基于特征的多层索引结构库,实现了语义层次的资源查询.信息检索中,获取用户查询要求时存在语义理解问题,将领域本体与基于内容查询相结合可扩展用户查询条件的语义理解,提高了查询的准确率.在此基础上,针对教育资源库系统的服务特点,研发了多查询机制的教育资源库系统.

摘要： 现有的教育资源库系统重点在于资源的"统一管理",目前尚缺乏优质的用户服务.资源库系统主要通过查询提供应用服务,查询效率的关键在索引.在分析了多媒体教育资源媒体特征模式的基础上,构建了基于特征的多层索引结构库,实现了语义层次的资源查询.信息检索中,获取用户查询要求时存在语义理解问题,将领域本体与基于内容查询相结合可扩展用户查询条件的语义理解,提高了查询的准确率.在此基础上,针对教育资源库系统的服务特点,研发了多查询机制的教育资源库系统.

摘要： 本发明提供基于动态假名的连续查询语义位置隐私保护方法及系统、连续查询系统，属于计算机技术领域。包括：获取预划分的多个维诺单元及当前用户的查询请求；根据多个维诺单元、当前用户语义位置及隐私需求，构建匿名区域；根据当前用户信息所示出当前用户的查询次数情况、以及匿名用户集合中的用户信息与获取到的匿名区域的历史匿名用户集合的关联结果，确定与查询次数情况及关联结果对应的输出匿名区域；以及获取与输出匿名区域及查询内容相关联的查询结果集后，根据当前用户的查询请求，过滤查询结果集以获得查询请求对应的查询结果输出。本发明可以保证用户的位置及身份的安全。

摘要： 本发明涉及一种基于查询语义和点击流数据的查询建议方法，包括以下步骤：一、对收集的查询日志数据进行预处理；二、对用户输入的查询数据进行分词、过滤停用词的预处理；三、将用户查询数据串与查询日志库中日志信息逐条进行相似度计算；四、基于知网中的词概念相关度计算方法，将用户查询数据串与查询日志库中日志信息逐条进行语义相关度计算；五、将相似度和语义相关度进行融合，计算用户查询数据串与查询日志库中每条日志信息的查询语义相关度；六、按照步骤五中的相关度由大到小，取出Top-N推荐给用户。本发明可以有效的消除查询歧义，并对输入错误进行提醒，提高信息检索系统的易用性和交互能力。

摘要： 本发明提供了一种基于语义的数据查询装置，包括：获取单元，获取数据源的语义元数据作为查询语义元数据；语义数据关联单元，根据配置规则生成与语义元数据相关联的关联关系，基于关联关系和语义元数据的数据结构查找出与获取的语义元数据相关联的语义元数据；构建单元，将多个语义元数据之间的关联关系构建成语义关联关系树；以及查询单元，从构建单元构建的语义关联关系树上选取查询字段，根据查询字段在语义关系树上的路径关系构建查询表达式，从而实现数据的查询。相应的，本发明还提高了一种基于语义的数据查询方法。通过该技术方案，屏蔽了底层数据的差异性，降低了查询建模的难度，提高了建模效率，同时又保证了其可扩展性。

摘要： 本发明提供基于动态假名的连续查询语义位置隐私保护方法及系统、连续查询系统，属于计算机技术领域。包括：获取预划分的多个维诺单元及当前用户的查询请求；根据多个维诺单元、当前用户语义位置及隐私需求，构建匿名区域；根据当前用户信息所示出当前用户的查询次数情况、以及匿名用户集合中的用户信息与获取到的匿名区域的历史匿名用户集合的关联结果，确定与查询次数情况及关联结果对应的输出匿名区域；以及获取与输出匿名区域及查询内容相关联的查询结果集后，根据当前用户的查询请求，过滤查询结果集以获得查询请求对应的查询结果输出。本发明可以保证用户的位置及身份的安全。

摘要： 本发明涉及一种基于查询语义和点击流数据的查询建议方法，包括以下步骤：一、对收集的查询日志数据进行预处理；二、对用户输入的查询数据进行分词、过滤停用词的预处理；三、将用户查询数据串与查询日志库中日志信息逐条进行相似度计算；四、基于知网中的词概念相关度计算方法，将用户查询数据串与查询日志库中日志信息逐条进行语义相关度计算；五、将相似度和语义相关度进行融合，计算用户查询数据串与查询日志库中每条日志信息的查询语义相关度；六、按照步骤五中的相关度由大到小，取出Top-N推荐给用户。本发明可以有效的消除查询歧义，并对输入错误进行提醒，提高信息检索系统的易用性和交互能力。

摘要： 本申请提供的一种基于资源语义关联的数据存储和查询方法和知识库系统，知识库系统将获取的知识图的信息存储到数据库的关键词表中，然后将对资源数据提取到的关键词存储到数据库的资源表中。当资源数据的各关键词都与关键词表中的关键词匹配成功时，知识库系统将资源数据的ID写入关键词表中，然后将资源数据的ID、知识图的ID与资源表中各关键词进行关联，最后将资源数据添加到其关键词对应的知识清单中。各资源数据与关键词的关联性，使得用户通过知识图选择目标关键词，知识库系统可以根据该关键词获取并显示对应的目标知识清单，并为用户进行展示，满足了用户个性化和便捷化的需求，提高了用户的学习效率。

摘要： 本文公开了查询文档术语和从文档识别目标数据的系统、方法和计算机程序产品实施例。在实施例中，文档处理系统可以接收文档和查询字符串。文档处理系统可以执行光学字符识别，以获得文档的字符的字符信息和定位信息。文档处理系统可以生成文档的二维字符网格。文档处理系统可以将卷积神经网络应用于字符网格和查询字符串，以识别对应于查询字符串的来自文档的目标数据。然后，卷积神经网络可以产生分割掩码和/或边界框来识别目标数据。

摘要： 本发明公开了一种基于语义识别技术的数据查询方法，使用分词器对用户输入文字文本进行分词处理；将分词处理的结果词语，通过匹配指标元数据，将其转化为所要查询的关键字；将解析后的信息封装为一个参数对象sqlconfig，根据技术元数据匹配所要查询的物理表、维度表、维度值等信息，组装形成一个基于SQL模版的查询语句；使用基于SQL模版的查询语句执行查询，将查询结果呈现在界面上。本发明公开了还提供了一种基于语义识别技术的数据查询系统。本发明降低用户数据查询交互的复杂性，帮助数据分析人员快速定位目标数据。

摘要： 本公开的实施例涉及基于程序和数据源本体的语义表示的语义查询。提供了用于生成和搜索语义流图的技术，该技术包括：由与处理器可操作地耦合的系统采用语义流图创建过程，基于与一组主体相关联的本体的、以及原始流图来创建语义流图，该原始流图从与该一组主体有关的数据集的分析被确定；以及由系统基于查询、以及语义流图的信息来搜索语义流图，以确定语义流图的响应于该查询的信息子集。

摘要： 目前，没有用于直接在分布式语义描述符(例如，oneM2M资源)上进行语义查询处理的现有解决方案。本文讨论的是针对分布式语义描述符上的语义查询的多个应用。在第一示例性方法中，当信息存储在单个语义描述符中时，考虑语义查询。在第二示例性方法中，当请求或以其它方式需要的信息未存储在语义描述符中时，考虑语义查询。在第三示例性方法中，当信息分布在不同但相关的语义描述符中时，考虑语义查询。在第四示例性方法中，当信息分布在不同且不相关或对等的语义描述符中时，考虑语义查询。在第五种方法中，可以通过充分利用现有的语义资源发现机制来间接查询来自目标资源的信息。