語(yǔ)義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)模型及其檢索機(jī)制的研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，大量的數(shù)據(jù)資源不斷涌現(xiàn)，信息變得更加復(fù)雜，如何從海量信息中獲取有用的知識(shí)成為亟待解決的難題，基于語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)模型是解決該問題的一種有效方法，這主要包括兩個(gè)方面：1）語(yǔ)義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)模型，即基于語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)表達(dá)和組織結(jié)構(gòu)模型；2）在語(yǔ)義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上，更加有效的、智能的檢索機(jī)制。圍繞以上兩個(gè)方面對(duì)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)模型中的若干問題進(jìn)行研究，主要工作包括以下內(nèi)容：
　　 針對(duì)目前語(yǔ)義數(shù)據(jù)檢索缺乏語(yǔ)義關(guān)聯(lián)分析和知

2、識(shí)評(píng)價(jià)的問題，提出了支持知識(shí)評(píng)價(jià)的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)模型RSS。語(yǔ)義數(shù)據(jù)不僅包括數(shù)據(jù)資源，而且包括資源之間異構(gòu)的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。RSS是一種支持知識(shí)評(píng)價(jià)的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)模型，該模型充分發(fā)掘知識(shí)實(shí)體之間語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的異構(gòu)性，以決定知識(shí)實(shí)體的全局重要性；檢索結(jié)果擴(kuò)展到與查詢請(qǐng)求語(yǔ)義最相關(guān)聯(lián)的知識(shí)實(shí)體，并結(jié)合資源的全局評(píng)價(jià)值和查詢關(guān)聯(lián)度，對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行合理的排序。該模型能有效的支持推理并將檢索結(jié)果擴(kuò)展到語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的實(shí)體；同時(shí)能有效支持知識(shí)實(shí)體的評(píng)價(jià)，防止返回大量

3、無序檢索結(jié)果。
　　 針對(duì)當(dāng)前語(yǔ)義數(shù)據(jù)檢索主要采用復(fù)雜的本體查詢語(yǔ)言，從而造成用戶認(rèn)知困難的問題，提出了一種基于關(guān)鍵字的語(yǔ)義檢索機(jī)制，該方法是RSS模型中非概念約束檢索機(jī)制的擴(kuò)展。當(dāng)前的語(yǔ)義數(shù)據(jù)檢索主要采用標(biāo)準(zhǔn)的W3C本體查詢語(yǔ)言，但是基于關(guān)鍵字的檢索機(jī)制仍然是一種可行且更加實(shí)用的方法，因?yàn)槠胀ㄓ脩魺o需理解后臺(tái)的語(yǔ)義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在本方法中，滿足關(guān)鍵字查詢請(qǐng)求的答案被定義為包含所有查詢關(guān)鍵字的連通子圖，且該答案為最小化，即其任意的真

4、子圖不能成為滿足該查詢請(qǐng)求的答案；檢索的答案具有明確的語(yǔ)義，表達(dá)查詢關(guān)鍵字之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性以及關(guān)聯(lián)程度，為實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的語(yǔ)義數(shù)據(jù)圖中有效的Top-k檢索，提出了一種時(shí)間復(fù)雜度為多項(xiàng)式的近似檢索算法。
　　 針對(duì)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義模糊特性及用戶的搜索偏好，提出了一種在RSS模型中支持模糊語(yǔ)義的檢索機(jī)制。由于語(yǔ)義應(yīng)用的內(nèi)在復(fù)雜性，智能的、能更好滿足用戶檢索請(qǐng)求的檢索機(jī)制仍然是具有挑戰(zhàn)性的問題。通常，用戶檢索請(qǐng)求不僅具有模糊性或不精確性，而且包

5、含個(gè)性化的檢索目標(biāo)請(qǐng)求。該檢索機(jī)制通過緊密的結(jié)合知識(shí)模糊性以及能表達(dá)用戶偏好的主觀權(quán)重，對(duì)用戶請(qǐng)求進(jìn)行規(guī)范化的模糊知識(shí)表達(dá)，并智能的檢索與用戶請(qǐng)求相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)；同時(shí)，提出了一種評(píng)價(jià)方法，該方法支持用戶模糊請(qǐng)求以及個(gè)性化需求，能有效的獲取用戶檢索目標(biāo)。
　　 針對(duì)基于對(duì)等網(wǎng)絡(luò)的信息檢索缺乏語(yǔ)義的問題，提出了一種基于語(yǔ)義小世界的數(shù)據(jù)檢索機(jī)制。大規(guī)模的基于對(duì)等網(wǎng)絡(luò)的信息檢索/共享系統(tǒng)越來越受到人們關(guān)注，是RSS模型需要支持的重要應(yīng)用，

6、但是如何有效的組織對(duì)等網(wǎng)絡(luò)中共享的信息并搜索到用戶需要的查詢結(jié)果仍是待解決的重要問題。首先使用潛在語(yǔ)義索引和支持向量機(jī)將網(wǎng)絡(luò)中的共享文檔準(zhǔn)確的分類，形成分類信息，該信息標(biāo)志節(jié)點(diǎn)對(duì)文檔類別的興趣比例；然后利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的小世界現(xiàn)象，使每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有直接相連的與其文檔興趣相似的短鏈接節(jié)點(diǎn)，同時(shí)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)有極少的某一種興趣比例非常高的長(zhǎng)鏈接，從而形成具有語(yǔ)義小世界特征的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?；查詢消息被路由到最有可能回答該?qǐng)求的節(jié)點(diǎn)以提高查詢效率，并充分利用