基于语义搜索引擎的学科知识服务研究——以GoPubMed为例

大数据环境下,人与大规模数据量之间的交互成为重要议题。从语义层面进行知识组织、挖掘和服务是学科知识服务转变的必然要求。生物医学领域的GoPubMed是基于GO本体和MeSH主题词表的语义检索工具,本文介绍了GoPubMed的工作原理与关键技术,通过一个检索案例展示了其知识分类、计量与导航的服务功能。最后,从基于学科本体的知识组织、基于语义挖掘的知识发现和面向主题的知识可视化三个角度总结GoPubMed对学科知识服务的启示。

一种基于领域的语义搜索引擎模型SSEM

Internet已成为全球最丰富的数据源,数据类型繁杂且动态变化,如何从中快速准确地检索出用户所需要的信息是一个亟待解决的问题。传统的搜索引擎基于语法的方式进行搜索,缺乏语义信息,难以准确地表达用户的查询需求和被检索对象的文档语义,致使查准率和查全率较低且搜索范围有限。本文对现有的语义检索方法进行了研究,分析了其中存在的问题,在此基础上提出了一种基于领域的语义搜索引擎模型,结合语义Web技术,使用领域本体元数据模型对用户的查询进行语义化规范,依据领域本体模式抽取文档中的知识并RDF化,准确地表达了用户的查询语义和作为被查询对象的文档语义,可以大大提高检索的准确性和检索效率,详细地给出了模型的体系结构、基本功能和工作原理。

传统搜索引擎与语义搜索引擎检索服务比较研究——以雅虎和Kngine为例

以雅虎和Kngine为例,介绍传统搜索引擎和语义搜索引擎的检索服务,对两者作比较分析,指出传统搜索引擎的不足和语义搜索引擎的优势,并对未来搜索引擎的发展做出展望。

面向语义网的语义搜索引擎关键技术研究

随着计算机应用技术的不断发展和网络信息技术的进步,人们的生活和工作以及商品社会的流通和交换都进入了快速的网络信息化时代。人们只需要简单的轻触鼠标就可以了解到世界各地的信息,同世界范围的人进行交流、沟通和分享信息。之所以能够如此简单的实现信息的查找和定位,都要归功于网络搜素引擎技术。该文就面向语义网的语义搜素引擎关键技术进行详细的讨论和研究,希望为网络搜素引擎技术的提高和发展提供一些借鉴和参考。

基于语义搜索引擎的云资源调度

针对现有云资源调度存在的非自动调度、云资源的非优化使用等问题,提出了采用语义搜索引擎(semantic search engine,SSE)实现云资源调度的有效方法。SSE是由美国加州大学欧文分校与电子科技大学联合开发的,它利用云资源与云用户请求的语义信息构造相应本体,进行资源的较优匹配,自动、快速地为云用户需求建立一个优化的解决方案。首先,给出了基于SSE的云资源调度体系结构;其次,给出了SSE的体系结构、SQDL&SCDL匹配器的本体构造方法。仿真实验表明,基于SSE的云资源调度比传统的云资源调度的点对点通信性能提高了约15%,子任务执行时间减少了约18%,表明它是一种可行且高效的云资源调度方法。

基于本体的语义搜索引擎的概念体系结构研究

未来的WWW搜索引擎将不只用于文字搜索,它应该能够理解Web页面的内容,在其上执行逻辑推理,实现复杂的搜索查询并反馈准确结果。创建了一个用于语义搜索引擎的概念体系结构,讨论了其中的构件以及它们之间的交互过程,并证明了此概念体系结构的优越性。现今推理引擎的问题是它们不支持健全的知识库,所以功能限制在了代码验证上。这里提出的概念体系结构不存在这个问题,该体系结构中的推理引擎具有一个完整的知识库。此外,通过使用W3C推荐的OWL语言,语言标准化的问题也得到了很好解决。

国外语义搜索引擎调查与分析

收集Hakia、SenseBot、Swoogle、Kngine等13种国外典型的语义搜索引擎,以用户体验为视角,通过网站访问与实例测试,对其功能定位、检索范围和检索方法,尤其是语义搜索技术、结果呈现方式等进行深入调查与分析。研究表明,与传统搜索引擎链接清单相比,语义搜索引擎可为查询提供更加精准与直接的答案,能为用户提供更智能化、人性化、知识化的服务。最后对语义搜索引擎存在的问题、局限性和发展趋势进行讨论与展望。

专业化的语义智能搜索引擎GoPubMed

GoPubMed是德国2006年创建2008年成熟推出对PubMed进行语义智能检索、分类导航和深度开发的体现崭新思维的网络检索工具,也是一种对检索结果进行多维统计分析的软件。通过它用户可以节省90%以上的网上搜索时间,检索者可以很快了解检索到文献的概貌和该研究领域的研究态势,如论文作者的研究轨迹、论文的年度分布、全球核心作者及核心期刊、合著者可视化关系网络图以及作者分布世界地图等等。

传统搜索引擎与语义搜索引擎服务比较研究

通过对传统搜索引擎和语义搜索引擎的服务进行科学的比较,将两种搜索引擎的服务按照服务对象、服务内容、服务策略、服务模式等进行了认真的分析,从中揭示出传统搜索引擎和语义搜索引擎在用户服务方面的不同特征。对未来搜索引擎的发展和用户服务的研究提供了较好的参考。

基于语义搜索引擎的数字图书馆服务优化研究

文章在详细分析语义搜索引擎独特优势及其优化数字图书馆服务可行性的基础上,构建了数字图书馆信息检索服务与个性化服务的优化模型,从而为数字图书馆服务体系的进一步完善提供有价值的参考。

传统搜索引擎和语义搜索引擎在Web2.0搜索中的差异性

文章通过对传统搜索引擎和语义搜索引擎在用户创造内容搜索、社会网络搜索和个性化搜索3个方面的对比,展现了两种不同类型搜索引擎在Web2.0环境下提供搜索服务的差异性,为搜索引擎未来的发展提供参考。

基于语义技术的搜索引擎平台搭建的可行性研究

首先分析了目前主流搜索引擎存在的问题,然后对国内外将语义技术应用到搜索引擎中的现状进行了分析,最后具体分析了将语义技术应用到存储技术、检索技术、数据库技术和分词算法的可行性。

专业的语义智能搜索引擎Quertle——与GoPubMed的比较研究

GoPubMed是基于PubMed的语义智能搜索引擎,Quertle是以PubMed为主要数据源的语义智能搜索引擎,两者都是基于本体向未来语义检索发展的尝试。GoPubMed最大的检索特色是对检索结果的分类统计和可视化。Quertle在本体技术和自然语言处理技术的支撑下,形成了Power TermTM检索,能识别单词大写时的特定含义,将检索提问与关系网进行匹配查找获得高度相关的检索结果。

2007-2008年国外语义Web研究进展

2007-2008年国外语义Web的研究重点主要放在语义标注、语义推理、语义搜索引擎和语义Web服务4个方面,并且呈现出以下特点:语义Web在虚拟知识环境中针对性研究居多,综合性应用较少;实际应用主要集中在小范围的应用方面;研究成果以会议论文居多,期刊论文较少。

知识图谱构建技术综述

谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注,由于公开披露的技术资料较少,使人一时难以看清该技术的内涵和价值.从知识图谱的定义和技术架构出发,对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底向上的全面解析.1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明,并给出了构建知识图谱的技术框架,按照输入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次:信息抽取层、知识融合层和知识加工层;2)分别对每个层次涉及的关键技术的研究现状进行分类说明,逐步揭示知识图谱技术的奥秘,及其与相关学科领域的关系;3)对知识图谱构建技术当前面临的重大挑战和关键问题进行了总结.

基于扩展SKOS模型的简单农业本体系统建设方法

详细阐述了基于扩展SKOS模型的简单农业本体系统建设方法。应用主题相关度计算和改进Pagerank算法,设计开发了在线服务的搜索引擎系统,实现了带语义查询扩展。测试结果表明,应用该方法建立的搜索引擎获得了较好的网页相关度排名。

思维与智慧科学及工程

讨论了钱学森的思维科学、开放复杂巨系统和大成智慧的理论,互联网和云计算的发展,可用这些研究和理论建立类似人的世界知识库,用于语义搜索引擎.

QUERTLE检索特点及在医学查新中的应用与分析

QUERTLE是第三代语义元搜索引擎,专注于搜索生物医学数据信息,本文较详细地介绍QUERTLE的检索技术特点,同时将QUERTLE在医学查新工作中的实践体会融入其中,希望与同行交流学习。

一种基于知识整合的集团企业云制造服务平台

工业互联网环境下,我国生产型集团企业需要共享与协同制造资源和制造能力。针对这一需求,探讨了面向生产型集团企业的云制造服务平台的关键技术之一,即多源多领域知识融合与管理,构建了"领域本体-知识项-数据资源"三层结构的工程知识表达体系。通过云制造服务平台在某生产型集团企业应用实施,实现原型系统软件开发和技术验证。

Design and implementation of semantic search engine Smartch

To integrate reasoning and text retrieval, the architecture of a semantic search engine which includes several kinds of queries is proposed, and the semantic search engine Smartch is designed and implemented. Based on a logical reasoning process and a graphic user-defined process, Smartch provides four kinds of search services. They are basic search, concept search, graphic user-defined query and association relationship search. The experimental results show that compared with the traditional search engine, the recall and precision of Smartch are improved. Graphic user-defined queries can accurately locate the information of user needs. Association relationship search can find complicated relationships between concepts. Smartch can perform some intelligent functions based on ontology inference.