基于上下文感知的地理信息服务发现与匹配技术研究

如何在网络上寻找到最适合的地理信息服务,即服务的发现与匹配技术的需求变得越来越迫切。本文结合普适思想提出了基于上下文感知的地理信息服务多级发现与匹配框架,包括基本描述、服务功能、约束条件、空间上下文4级匹配过程,并详细分析了空间上下文的建模与推理、地理信息相似性等关键技术,最终通过一个原型系统验证了该框架及关键技术的可行性。

基于栈的匹配模式发现算法

提出了属性相关度衡量标准——C衡量标准;提出了一组基于栈的匹配模式发现算法,该组算法利用堆栈来保存已发现的相关属性组,从而减少不必要的搜索;采用降次降维法对算法进行了优化,对算法进行了理论分析和实验研究,实验结果表明,该组算法的查全率和查准率均优于其它算法.

基于整体模式匹配的深度网集成系统的研究

为通过一个统一的接口访问所有分布的Web数据源,获得质量优结构好的信息,设计实现了包括Deep Web查询接口模式抽取、应用整体模式匹配算法的Deep Web查询接口模式匹配以及包含包括属性选择,表单元素生成和元素值域生成工作的查询接口集成3部分在内的基于整体模式匹配Deep Web集成系统。将该系统在Deep Web图书搜索系统中实际应用,运行结果表明,该系统设计是可行和有效的。

HLA-A,B,DRB1单体型频率计算及其在骨髓库中的应用

目的从群体资料计算HLAA,B,DRB1三座位单体型频率,并用于骨髓库寻找HLA匹配供者。方法根据HLA表型群体资料,使用最大数学预期值算法(ExpectationMaximization,EM)计算HLA三座位单体型频率。通过实例运算介绍HLA表型频率以及发现HLA匹配无关供者的概率。结果①使用DNA基因分型技术鉴定12193例无关汉族健康个体HLA表型,计算求得HLAA,B,DRB1单体型频率。②预期概率与观察结果吻合,并用于评估骨髓库的最适大小。结论使用EM算法估计大样本汉族群体HLAA,B,DRB1三座位单体型频率,结果可靠,可用于评估骨髓库的最适大小和组份。

地理信息服务语义标注原理与关键技术及应用

随着地理信息服务应用领域和受众群体的日益广泛,人们对地理信息服务的需求越来越多元化。一方面网络上注册和发布的地理信息服务的数量急剧增长;另一方面人们对如何高效发现兴趣服务、组合兴趣服务以满足兴趣需要却常感到困惑。当前,用户只能通过关键字搜索并结合空间过滤条件查询OGC(Open Geospatial Consortium)的目录服务,来发现所需的数据和服务。用户在受益于目录服务带来的资源搜索便捷的同时,经常受到查全率和查准率不高的困扰。面对日益庞大的服务群,如何自动、快速、准确地发现目标服务,成为影响地理信息服务进一步发展与应用的瓶颈。本文围绕地理信息服务语义标注原理方法与关键技术展开研究,通过引入信息检索技术和语义网技术、语义服务技术,从面向地理信息服务语义标注的本体建模、基于地理概念匹配的语义标注算法、融合相似性度量与包含性推理的语义匹配与服务发现,以及语义标注和服务匹配质量评价方法4个方面进行了深入研究。针对地理概念半自动语义标注新算法、地理信息服务语义发现与匹配方法、服务语义标注和服务匹配质量评价、应用试验等具体研究内容进行了实验设计,并给出了需解决的核心问题,为当前地理信息服务匹配方法提供了新思路。