基于LSI的日地空间领域科学数据语义检索模型

日地空间系统科学的数据具有体量大、种类多、结构复杂的特征,不同概念、不同事件之间的相互关联为该领域内的科学数据检索提出了很高的要求.然而目前该领域内依然以基于传统的关键词检索技术为主,严重影响检索结果的质量.提出一种数据语义检索模型,它是在对日地空间学科元信息提取的基础上,使用文本处理的方法将提取信息转换为词项-文档矩阵,进一步使用潜在语义索引技术对其进行分析,计算出检索条目与不同数据集的语义相关度,从而根据语义相关度向用户推荐科学数据.实验对比表明,该模型的召回率明显优于传统方法,且具有很高的准确率.该模型同时支持对科学数据进行语义标注和关键词提取,亦可用于其他领域科学数据检索.