電子信息產(chǎn)品TBT信息獲取技術研究.pdf

1、隨著科技的進步，人們對使用電子信息產(chǎn)品的健康、安全、環(huán)保意識越來高，西方國家不斷出臺新的技術標準、法規(guī)，致使技術性貿易壁壘(Technical Barriersto Trade，TBT)現(xiàn)象不斷出現(xiàn)，這對我國電子信息產(chǎn)品出口造成了很大損失。因此，對電子信息產(chǎn)品TBT預警的研究將有利于我國企業(yè)做到對TBT的早評估、早預防，從而達到降低出口損失，提高應對和利用TBT的目的。 本文圍繞北京市自然科學基金項目：“基于Multi-Agen

2、t的電子信息產(chǎn)品TBT預警”(編號：9072001)研究內容進行選題。在商務智能實驗室近幾年關于基于Multi-Agent和本體技術的TBT預測預警研究基礎上，從TBT信息搜索角度以電子信息產(chǎn)品為對象展開的深入研究。 首先通過分析學習國內外信息獲取技術的相關理論，總結出信息獲取的方法、任務、分類及排序算法等，指出基于關鍵字的信息檢索存在查不準、查不全和無法理解用戶真實意圖等問題，設計基于本體的智能檢索系統(tǒng)，來提高檢索系統(tǒng)的知識處

3、理能力和理解能力。 其次，通過分析TBT領域文獻和征求TBT領域專家意見，確定電子信息產(chǎn)品TBT領域本體的5個頂層概念分別是：電子信息產(chǎn)品(貿易產(chǎn)品)、國家(地區(qū))、法規(guī)、標準、壁壘原因，并利用軟件工程中基于螺旋模型的原型法構建電子信息產(chǎn)品TBT本體知識庫原型。 再次，提出對TBT文檔的基于本體的語義標引方法，并引入語義向量的概念，優(yōu)化基于概念相似和屬性相似的本體相似度的計算方法，設計能夠進行查詢擴展的智能搜索算法；按照