語義Web上實體搜索的方法與技術(shù).pdf

1、語義Web的迅速發(fā)展引發(fā)了廣泛的面向海量RDF數(shù)據(jù)的搜索需求。本文圍繞語義Web上的實體搜索開展理論方法的研究，將提出的方法在搜索引擎Falcons上進行了實現(xiàn)，并開展了基于真實大規(guī)模數(shù)據(jù)的實驗。首先，針對語義Web上的對象搜索，提出了一種基于類層次結(jié)構(gòu)的搜索結(jié)果過濾方法，為此改進了倒排表索引結(jié)構(gòu)并提出了一種子類推薦算法作為支撐技術(shù)，通過基于搜索任務(wù)的實驗表明了方法的優(yōu)越性；特別地，通過推理來擴充對象的類型信息，重點研究了Web環(huán)境下推

2、理中的可信性問題，并通過實驗驗證了Web環(huán)境下推理的有用性和可行性。其次，開展了語義Web上實體摘要問題的研究，一方面，從揭示實體指稱的角度研究了實體特征的分布相關(guān)性和信息性，提出了一種基于隨機游走概率模型的實體靜態(tài)摘要生成方法，通過基于黃金標(biāo)準(zhǔn)摘要和基于手工實體匹配任務(wù)的實驗表明了方法的有效性；另一方面，根據(jù)實體摘要在實體搜索中的作用，分別提出了一種面向查詢相關(guān)性的和一種混合的實體動態(tài)摘要生成方法，通過基于搜索任務(wù)的實驗對方法進行了比

3、較。再次，針對本體詞匯搜索，提出了一種基于隸屬本體的搜索結(jié)果過濾方法，相應(yīng)地改進了倒排表索引結(jié)構(gòu)并提出了一種本體推薦算法作為支撐技術(shù)，結(jié)合此前提出的實體摘要方法，形成了一種在本體與本體詞匯兩個粒度上協(xié)同搜索的新型用戶交互模式，通過基于搜索任務(wù)的系統(tǒng)可用性測試表明了方法的優(yōu)越性。最后，提出了有向圖結(jié)構(gòu)的本體詞匯依存模型以及在此基礎(chǔ)上形成的本體級別的依存模型，將它們應(yīng)用于大規(guī)模真實數(shù)據(jù)集并分別形成了本體詞匯依存圖和本體依存圖，采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分