基于统一语义表征的多用户异构语义网络

多用户语义通信,特别是异构语义网络是目前研究较少的课题。提出一种基于统一语义表征的单编码器-单解码器框架,其中异构的语义知识作为引导语义提取和表达的秘钥——符号消息被映射到统一的本原语义空间,并根据接收端用户各自的语义知识特异化解码。所提掩膜推理和异构语义转述约束,相较常用的点对点自编码方案,给语义可解释性及拓展性带来显著增强。针对多用户语义安全性,还提出一种利用语义知识流形空间进行语义加密的方法。

基于Web Services的语义异构数据集成设计与实现

高校在信息化建设过程中积累了大量异构、异质的数据源,如何将这些异构数据源中相关的数据资源进行有效整合是当前急需解决的问题。为此,提出了一种新的基于Web Services的异构数据集成解决方案,利用Web Services技术在异构数据集成中的优势,采用虚拟数据库法设计思想,通过设计领域字典表及字段映射表,有效地解决了异构数据集成中最难解决的语义异构问题,并从数据模型转换、全局查询等方面阐述了该方案的可行性。实验结果表明,该方案具有可用性和高效性。

P2P网络中的语义异构和语义映射

文件共享是P2P网络的一个重要应用,针对文件共享只能按照文件标识符查找的问题,异构模式间的语义映射成为了人们关注的焦点问题目前,模式间语义映射的两大关键组成部分多作为两个独立的单元分别进行研究,对数据源节点的数据表的属性定义关键字进行映射,相同关键字的异构数据源自动建立映射。在数据节点内部,利用外模式描述文件对定义好的关键字映射到网络中,可以将查询请求中所有别名转化成真实的数据表信息。

基于鱼群算法的异构数据库语义聚类的研究

数据库语义上的异构成为数据整合的重点和难点。针对该问题文章提出一种基于鱼群算法的异构数据库语义聚类算法。其思路是,首先对数据库属性信息进行向量化、矢量化,利用鱼群算法得到一个较优的聚类结果,再根据鱼群算法的结果使用模糊C-均值算法进行调整聚类。实例分析结果证明,该算法具有较高的聚类准确度。

信息集成中语义异构问题研究

为了对多个分布异构的数据源进行无缝访问必须解决数据源之间的语义异构。分析了三个层次的语义异构,即模式异构、上下文异构和个体异构,并重点给出了消除上下文异构和个体异构的解决方法。针对已有语义信息集成片面解决三个层次语义异构中的一种的现状,提出了一个语义信息集成的体系结构,能够全面解决三个层次的语义异构。

基于农产品价格信息的多源网络信息语义异构类型探析

在调研中国主要的11类网络农产品价格信息源的基础上,构建了描述农产品价格信息属性的九元组,并采用聚类分析法划分了3类语义异构类型:模式语义异构、上下文数据语义异构、个体异常数据语义异构。最后,分析了消除多源网络农产品价格信息语义异构的现有方法和不足,并明确了进一步研究的方向。

基于本体的语义异构数据集成方法研究

随着企业内部、企业间异构数据的增多,如何高速有效实现数据之间的互操作成为了一个热点问题。讨论了基于本体的异构数据集成方法,给出了系统框架。重点研究了本体的提取和查询分解,给出了详细的提取规则,并通过引入类源映射表来提高查询分解速度,实现查询优化,解决了语义异构。

一种基于语义的异构数据模型映射方法

针对虚拟样机应用集成中的数据交换问题，考虑到产品模型的表达方式，提出了基于语义的异构模型间映射描述方法；该方法将异构数据交换问题，从应用具体实现代码中隔离，以一定形式抽象地表示，在元模型层与数据实例层准确地定义数据模型间的对应关系；最后，给出了实际采用此方法交换数据的典型事例。

基于本体的语义异构XBRL数据集成方法

XBRL作为财务信息电子交换标准,能提高数据交换效率和精度。XBRL数据交换存在语义冲突问题,即语义转换困难和单一关键词匹配功能缺陷。分析XBRL语义异构性,提出一种基于本体的集成方法,研究XBRL本体转换模型,通过RDF数据查询解析技术实现对XBRL报告的单一关键词匹配,并利用Jena API实现RDF到SQL的查询转换。

基于异构特征LDA的三维模型分类及检索

三维模型检索领域中基于内容的检索方法不能充分表达模型语义信息。针对该问题,提出一种包含语义分类信息的三维模型检索方法。采用人工分类信息、有限的语义标准信息等构建异构语义信息网络,并将其转换为三维模型的异构语义特征,在此基础上使用包含模型语义特征的主题分类方法,并将其应用于模型检索中。实验结果表明,与基于内容的三维模型检索方法相比,该方法能提高三维模型检索的准确性。

基于本体的异构空间数据的集成研究

在综合国内外地理信息学术界有关本体理论、方法和应用研究的基础上,改进了基于本体的空间数据集成框架,并进行了试验说明。

输变电设备全景信息的多源异构数据聚合方法

针对输变电设备全景信息多源、异构特性不利于数据的高效整合和深度挖掘利用的问题,提出一种基于改进混合本体的多源异构数据聚合方法。通过构建数据源的局部本体以及全局本体,利用本体的语义特性,解决数据聚合中关键性的语义异构问题;采用网络本体语言本体构造和语义网络规则语言规则结合的方式,建立全局本体和局部本体之间的映射,实现映射的重用和共享。输变电设备状态评估信息和环境信息2种典型异构数据源的数据聚合结果表明:该方法可以屏蔽底层异构数据源的语义差异性,实现对异构数据源层的透明访问、有效聚合及后期数据挖掘利用,因其本体建模采用标准化和开放性建模语言而具有较好的可维护性和扩展性,利于更多新业务带来的异构数据源的接入和聚合,有助于推动输变电设备物联网的全景信息集成平台建设。

数据密集型应用中的异构数据集成服务研究

从分布式异构数据集成和海量数据共享两方面对领域异构数据集成的关键技术进行研究,提出面向领域异构数据的语义集成方法,建立针对各种异构数据的嵌套对象模型,通过虚拟视图和Mashup服务架构对数据及数据之间的关系进行描述、组织和展示,利用语义映射实现数据交互并保持数据同步,从而提供动态的数据集成服务。实例分析结果表明,基于该数据集成方法开发的油气井生产优化决策与诊断平台能实现多种专业数据集成及跨专业应用,为油气井生产动态监控、优化设计、诊断决策等提供技术支持。

基于本体的异构数据集成的研究

随着计算机技术的发展,很多企业内部实现了信息的计算机管理,积累了大量的数据。这些数据存在异构现象,相互之间难以集成和共享。传统的数据集成方法已经不能适应企业获取信息的需求,迫切需要一种新的数据集成系统。在XML技术基础上,提出一种基于本体的异构数据集成系统,用来解决数据源之间的语义异构问题。给出一种基于本体的异构数据集成的系统结构,对关键技术问题进行了研究,指出了系统今后研究的方向。

基于本体的异构数据集成框架

针对电力系统数据集成中存在的语义异构问题,提出一种基于本体的数据集成框架。依据电力参数估计系统的数据需求模型,分析数据集成存在的语义冲突类型,在传统数据集成框架的数据集成中间件模块中加入本体语义描述模块。采用本体描述信息资源域中的概念,通过实现语义冲突主动发现并构建语义映射关系。实验结果表明,该框架能有效解决数据集成过程中的语义异构问题。

基于语义网技术的企业信息资源整合研究

为了弥补传统企业信息资源整合的不足,在语义层面实现企业信息资源整合,文章参考T.Berners-Lee提出的语义网结构层次模型,分析已有信息资源整合模型的优劣,探讨语义网技术在信息资源整合中的运用,从而提出一种可操作性较强的企业信息资源整合模型,并从技术层面探讨了模型的实现,给出具体的实例。

基于语义的隧联网数据整合方法

通过构建隧联网实现多个城市隧道监控系统的深层次数据共享与协同应用。隧联网可提供应急管理、城市规划建设和隧道长期监控等服务,实现各个城市隧道监控系统间的协同调度与联动控制;同时丰富物联网技术的应用,提高隧道联网智能监控水平。针对隧联网数据整合进行研究,首先通过构建隧联网联邦数据库实现各个城市隧道数据库的数据共享;然后给出标准化的隧联网数据字典;其次通过基于语义的数据整合方法实现隧联网数据的整合和查询。实现了隧联网数据的统一管理和关联性查询应用,其中的每个城市隧道监控系统实现数据的共享和信息互联,增加隧联网系统数据的利用率和信息的可信程度。

一种基于本体的语义信息集成方法(英文)

针对信息集成中的语义异构问题,提出了一个基于本体的语义信息集成模型OSII,并给出了逻辑框架.OSII采用混和本体方式建模,以OWL描述本体,通过局部本体与全局本体之间的映射获得多源统一视图.提出了一种基于树结构的多策略本体映射算法,该算法包含4个步骤,即预处理,名称映射,子树映射和映射矫正.其特点在于:按照数据类型分类进行映射,并采用启发式规则,提高映射效率;同时考虑概念的语言相似性和结构相似性,提高相似度计算的准确性;采用迭代矫正,最终得到正确而完整的映射对.通过一个挑战性的实例说明了算法的有效性.OSII能很好地解决信息集成中的语义异构难点,实现多信息源之间的互操作.

一种基于本体的异构数据集成方法

以异构数据源为研究对象,提出一种基于混合本体的异构数据集成方法。该方法通过建立局部本体、全局本体,以及全局本体、局部本体、数据源之间的映射关系,解决异构数据集成中的语义异构问题,使对全局本体的查询能够转换为对各个底层数据源的查询。将该数据集成方法应用到某高校学科信息检索平台的异构数据集成中,给出了原型系统的实现。

基于本体的异构数据集成中间件研究与实现

针对当前异构数据源存在的语义异构问题,将本体引入到了传统的中间件体系架构。通过构建领域本体为相关领域的各局部数据源提供共享概念模型,并通过建立局部本体与领域本体之间的映射来解决各局部数据源之间的语义异构。在映射关系的生成上,创新性地采用了自动与半自动相结合的方式并提出本体自动映射算法,从而为海量异构数据源的自动集成提供了有效的解决方案。