基于本体的Web页面聚类研究

提出了一个基于本体的Web页面聚类系统原型,通过构建一个简单的搜索引擎并对结果进行聚类,大大节省用户发现所需信息的时间。同时将领域本体引入聚类系统中,提高了聚类效率和增强了聚类结果的可解释性。

零件库中基于本体的智能搜索引擎的研究与实现

提出了开发零件库中基于本体的智能搜索引擎的研究内容,设计了一种智能搜索引擎的系统架构.本体是克服由于零部件信息描述不一致引起的信息共享障碍的重要工具,为此建立了面向零件信息描述的4层描述本体模型,具体论述了该模型中的领域层、事件层、目录层和概念层的具体内容,设计了用以建立用户接口的六元智能查询模型和系统中的查询逻辑流程,并且详细论述了六元智能查询模型与4层本体模型间的映射方法.根据理论开发的系统在企业中的应用实例表明,4层本体模型能够较合理全面地描述零件信息,面向用户接口的六元智能查询模型较贴近自然语言,方便了用户的使用,因此按照该方法建立的基于本体的智能搜索引擎可以提高互联网零件库的使用效率.

基于XML的智能信息检索与聚类研究

目前Web上大多是非结构化的信息,检索主要是通过基于关键词的搜索引擎或目录浏览。近来,许多组织、团体、协会在Web上通过DTD Schema定义XML(ExtensibleMarkupLanguage)文档,由于XML描述了结构化的信息,对XML文档的检索也与以往的搜索引擎不同。为此,本文设计了一个新的基于XML文档的智能信息检索原型系统XI IRC,给出了它的体系结构及功能,并对用户界面、索引机制、查询机制、检索结果概念聚类等问题进行了探讨。

聚类搜索引擎研究进展综述

在综述国内外学者有关聚类搜索引擎和本体技术研究成果的基础上,试图梳理出现阶段该领域的研究热点和难点问题,为后续研究奠定一定的研究基础。分别从聚类搜索引擎的定义、研究现状,本体技术,基于本体的中文环境下语义聚类搜索等方面对已有的研究文献进行了系统的综述,并提出基于本体的聚类搜索引擎总体框架和成员引擎的调度策略;在上面基础上提出对未来研究的展望。

基于本体的构件聚类研究

为了消除自然语言对构件文本信息描述的二义性以及增强术语间的语义关系,文中采用领域本体的思想,给出了一个基于人工智能领域本体的软件构件聚类模型和基于该模型的聚类算法。该模型通过分析领域的共同概念,形成领域本体知识库,提供领域内一致认可的术语,用于匹配对构件文本描述所使用的自然语言。给出的算法通过与基于传统空间向量的K-Means算法分析比较,验证了该算法是有效的,实现了对软件构件更合理的聚类,提高了构件检索的效率和准确性。