語義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)模型及其檢索機制的研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，大量的數(shù)據(jù)資源不斷涌現(xiàn)，信息變得更加復(fù)雜，如何從海量信息中獲取有用的知識成為亟待解決的難題，基于語義關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)模型是解決該問題的一種有效方法，這主要包括兩個方面：1）語義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)模型，即基于語義關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)表達和組織結(jié)構(gòu)模型；2）在語義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上，更加有效的、智能的檢索機制。圍繞以上兩個方面對語義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)模型中的若干問題進行研究，主要工作包括以下內(nèi)容：
　　 針對目前語義數(shù)據(jù)檢索缺乏語義關(guān)聯(lián)分析和知

2、識評價的問題，提出了支持知識評價的語義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)模型RSS。語義數(shù)據(jù)不僅包括數(shù)據(jù)資源，而且包括資源之間異構(gòu)的語義關(guān)聯(lián)。RSS是一種支持知識評價的語義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)模型，該模型充分發(fā)掘知識實體之間語義關(guān)聯(lián)的異構(gòu)性，以決定知識實體的全局重要性；檢索結(jié)果擴展到與查詢請求語義最相關(guān)聯(lián)的知識實體，并結(jié)合資源的全局評價值和查詢關(guān)聯(lián)度，對檢索結(jié)果進行合理的排序。該模型能有效的支持推理并將檢索結(jié)果擴展到語義關(guān)聯(lián)的實體；同時能有效支持知識實體的評價，防止返回大量

3、無序檢索結(jié)果。
　　 針對當前語義數(shù)據(jù)檢索主要采用復(fù)雜的本體查詢語言，從而造成用戶認知困難的問題，提出了一種基于關(guān)鍵字的語義檢索機制，該方法是RSS模型中非概念約束檢索機制的擴展。當前的語義數(shù)據(jù)檢索主要采用標準的W3C本體查詢語言，但是基于關(guān)鍵字的檢索機制仍然是一種可行且更加實用的方法，因為普通用戶無需理解后臺的語義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在本方法中，滿足關(guān)鍵字查詢請求的答案被定義為包含所有查詢關(guān)鍵字的連通子圖，且該答案為最小化，即其任意的真

4、子圖不能成為滿足該查詢請求的答案；檢索的答案具有明確的語義，表達查詢關(guān)鍵字之間的語義關(guān)聯(lián)性以及關(guān)聯(lián)程度，為實現(xiàn)大規(guī)模的語義數(shù)據(jù)圖中有效的Top-k檢索，提出了一種時間復(fù)雜度為多項式的近似檢索算法。
　　 針對數(shù)據(jù)的語義模糊特性及用戶的搜索偏好，提出了一種在RSS模型中支持模糊語義的檢索機制。由于語義應(yīng)用的內(nèi)在復(fù)雜性，智能的、能更好滿足用戶檢索請求的檢索機制仍然是具有挑戰(zhàn)性的問題。通常，用戶檢索請求不僅具有模糊性或不精確性，而且包

5、含個性化的檢索目標請求。該檢索機制通過緊密的結(jié)合知識模糊性以及能表達用戶偏好的主觀權(quán)重，對用戶請求進行規(guī)范化的模糊知識表達，并智能的檢索與用戶請求相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)；同時，提出了一種評價方法，該方法支持用戶模糊請求以及個性化需求，能有效的獲取用戶檢索目標。
　　 針對基于對等網(wǎng)絡(luò)的信息檢索缺乏語義的問題，提出了一種基于語義小世界的數(shù)據(jù)檢索機制。大規(guī)模的基于對等網(wǎng)絡(luò)的信息檢索/共享系統(tǒng)越來越受到人們關(guān)注，是RSS模型需要支持的重要應(yīng)用，

6、但是如何有效的組織對等網(wǎng)絡(luò)中共享的信息并搜索到用戶需要的查詢結(jié)果仍是待解決的重要問題。首先使用潛在語義索引和支持向量機將網(wǎng)絡(luò)中的共享文檔準確的分類，形成分類信息，該信息標志節(jié)點對文檔類別的興趣比例；然后利用社會網(wǎng)絡(luò)中的小世界現(xiàn)象，使每個節(jié)點都有直接相連的與其文檔興趣相似的短鏈接節(jié)點，同時，每個節(jié)點有極少的某一種興趣比例非常高的長鏈接，從而形成具有語義小世界特征的網(wǎng)絡(luò)拓撲；查詢消息被路由到最有可能回答該請求的節(jié)點以提高查詢效率，并充分利用