基于语义模型关联规则的局域网数据检索
基于语义分析的信息检索技术研究
基于语义分析的信息检索技术研究第一章：引言信息检索是在大数据时代中非常重要的任务之一，其目的是通过用户查询话题来从大规模的信息中获取与之相关的文档或资源。
然而，传统的信息检索方法主要依赖于关键词的匹配，无法准确理解用户查询与文档之间的语义关系。
基于语义分析的信息检索技术的出现，为解决这一问题提供了新的思路和方法。
第二章：语义分析技术概述2.1 语义分析的定义和作用语义分析是自然语言处理中的一项重要任务，其目标是将自然语言文本转换为计算机可以理解和处理的语义表示。
语义分析技术可以帮助计算机理解用户查询的语义，从而更准确地检索相关文档。
2.2 传统信息检索方法的局限性传统的信息检索方法主要基于关键词的匹配，忽视了查询与文档之间的语义关系，导致检索结果的准确性不高。
例如，对于一个查询“苹果”，传统方法可能将与水果“苹果”无关的计算机品牌“苹果”也包含在搜索结果中。
2.3 语义分析技术的应用领域语义分析技术在文本分类、情感分析、问答系统等领域有广泛的应用。
在信息检索中，语义分析技术可以帮助理解用户查询的意图，提高检索结果的准确性。
第三章：基于语义分析的信息检索方法3.1 词嵌入方法词嵌入是一种将词语映射到低维向量空间的技术，可以将词语的语义信息编码为向量表示。
基于词嵌入的信息检索方法可以通过计算查询与文档中词语向量的相似度，来衡量它们之间的语义关系。
3.2 主题模型方法主题模型是一种统计模型，可以从文本中推断隐含的主题结构。
基于主题模型的信息检索方法可以通过计算查询与文档之间的主题分布相似度，来衡量它们的语义关系。
3.3 图表示学习方法图表示学习是一种将图结构中的节点映射为低维向量表示的技术，可以将关系表示为向量形式。
基于图表示学习的信息检索方法可以通过计算查询与文档之间的节点相似度，来衡量它们之间的语义关系。
第四章：基于语义分析的信息检索实践案例4.1 基于词嵌入的信息检索实践通过使用词嵌入模型，将查询和文档表示为向量形式，可以计算它们之间的余弦相似度来度量它们的语义关系。
语义网数据库
语义网数据库随着计算机技术的不断进步，互联网所蕴藏的数据量不断增长，这也给基于语义的数据处理提供了更为广阔的空间。
而语义网数据库作为语义处理的基石，对于整个语义处理领域来说，都是至关重要的。
一、什么是语义网数据库？语义网数据库（Semantic Web Database），简称SWDB，是指采用适于在语义网体系结构中应用的语义技术来构建、存储和检索数据的数据库。
它不仅提供标准的数据存储和查询功能，而且通过利用语义表示和推理技术进一步加强了数据的语义化表达和查询处理能力，从而提高了数据处理的效率和准确度。
语义网数据库通常分为RDF数据库和OWL数据库两种类型。
其中RDF数据库主要是用来存储RDF（Resource Description Framework）三元组形式的语义数据，而OWL数据库则是专门用来存储基于OWL（Web Ontology Language）的本体数据。
二、语义网数据库的特点1. 数据语义化语义网数据库的最大特点就是强调对数据进行语义化处理。
通过将数据以RDF（Resource Description Framework）形式进行存储和查询，可以使数据间存在更为精细的联系，从而使数据间的关系更加清晰易懂。
2. 可扩展性由于语义网数据库采用的是基于RDF和OWL语义标准的方式进行数据处理和存储，因此与其他数据库相比，语义网数据库更容易实现数据的可扩展性。
同时，由于这些标准都是开放式的，所以语义网数据库能够与其他工具和技术进行很好的集成。
3. 语义推理借助于OWL语义标准的支持，语义网数据库还可以通过对数据进行推理，完成更为复杂的语义处理任务。
例如，在传统的关系型数据库中，如果要寻找父母为“王氏家族”的所有人的出生日期，需进行多次子查询。
但在语义网数据库中，则可以利用OWL 多属性定义和推理算法，直接找到与“王氏家族”相关的所有人及其属性。
三、语义网数据库的应用场景1. 知识图谱知识图谱是语义网技术的一个重要应用领域。
语义搜索技术在全文检索中的应用
语义搜索技术在全文检索中的应用随着互联网的不断发展和数据的爆炸式增长，信息检索已成为人们工作和生活中必不可少的一部分。
而全文检索技术作为一种最常见的搜索技术，在许多领域都有着广泛的应用，例如搜索引擎、数据库查询、文本挖掘等。
然而，由于全文检索技术只是简单地通过关键词匹配来进行搜索，其效果并不如人们期望的那么好。
现在，一种被称为语义搜索技术的新技术正在逐渐兴起，它能够在全文检索中起到很好的作用。
一、语义搜索技术的概念语义搜索技术是一种基于自然语言处理、知识图谱等相关技术，以用户输入的自然语言为基础，通过语义解析及理解，从实体、概念层面等广泛的维度中进行检索，呈现出更加精准的搜索结果。
与传统的关键词搜索不同，语义搜索技术能够快速理解搜索意图，直接提供与用户需求相关联的信息。
二、语义搜索技术的优势1. 直观的搜索方式相对于传统的关键词搜索，语义搜索能够根据用户的自然语言输入，实现更加直观的搜索方式，从而提高用户的搜索体验。
通过语义搜索技术，用户无需考虑搜索的关键词是什么，只需输入与搜索内容相关的自然语言，系统就会进行语义解析，快速呈现出多种相关的搜索结果。
2. 精准的搜索结果语义搜索技术能够根据用户的搜索意图，为用户提供与需求相关的信息，避免了传统全文检索技术中因为关键词的使用不当而产生的搜索结果不相关的情况。
而且，在语义搜索技术中，还能够将搜索结果按照相关性排序，从而提供更加精准的搜索结果，方便用户快速获取到所需的信息。
3. 更好的支持多语言检索相对于传统的全文检索技术，语义搜索技术在支持多语言检索方面更好。
多语言搜索在现实生活中有着广泛的应用场景，在跨国公司、跨国搜索引擎等领域中也有广泛的应用。
而语义搜索技术通过将自然语言转化为语义语言，能够更好地支持多语言检索，并能够提供更加准确、相关的搜索结果。
三、1. 搜索引擎搜索引擎作为语义搜索技术的最重要的应用之一，目前已经在对各类搜索产品进行升级，并在各种领域中有着广泛应用。
语义搜索引擎的设计与实现
语义搜索引擎的设计与实现随着互联网的快速发展，用户对于搜索引擎的需求也越来越高。
传统的搜索引擎系统主要基于关键字匹配的方式，但随着信息的爆炸式增长，关键字搜索已经不能满足用户的需求。
为了更好地满足用户的需求，语义搜索引擎应运而生。
语义搜索引擎能够理解用户的自然语言查询，并从海量数据中精确地提取相关信息。
它不仅仅根据关键词进行搜索，更加注重理解用户意图，从而提供更加准确的搜索结果。
下面，我们将详细探讨语义搜索引擎的设计与实现。
设计阶段：1. 语义理解模块设计语义理解是语义搜索引擎的关键环节之一。
在设计语义理解模块时，首先需要构建一个语义知识库，该知识库包含常见的实体、属性和关系。
然后，使用自然语言处理技术对用户的查询进行分词、词性标注、句法分析等处理，以获得句子的结构和语义信息。
最后，利用语义知识库和句子语义信息匹配，实现对用户查询的语义理解。
2. 语义索引构建语义索引是语义搜索引擎实现高效搜索的关键之一。
在构建语义索引时，需要对语义知识库中的实体和属性进行索引。
一般情况下，采用倒排索引的方式，对每个实体和属性进行索引，以便快速定位相关信息。
此外，还可以利用向量空间模型等技术，对实体和属性之间的关系进行建模，以支持更精确的语义搜索。
3. 查询匹配与排序在语义搜索引擎中，查询匹配是指将用户的查询与语义索引中的信息进行匹配，并找到与查询最相关的实体或属性。
为了实现高效的查询匹配，可以使用索引技术，如倒排索引、前缀树等。
另外，还可以利用词向量模型、句子嵌入等技术，对查询和索引中的信息进行向量表示，以便进行相似度计算。
查询匹配完成后，还需要对匹配结果进行排序，以提供最相关的搜索结果。
实现阶段：1. 数据采集与处理语义搜索引擎需要从互联网上采集大量的数据，并对数据进行清洗、去重和标注等处理。
在数据采集过程中，需要注意选择横向和纵向具有代表性的网页，以保证搜索结果的准确性和全面性。
此外，还可以利用爬虫技术自动化地获取数据，并使用自然语言处理技术对数据进行处理。
语义关联模型
语义关联模型1. 引言语义关联模型是自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中的一个重要任务，旨在判断两个句子之间的语义关系。
在计算机科学领域中，语义关联模型被广泛应用于问答系统、信息检索、机器翻译等任务中。
本文将从定义、应用、模型和评估等方面对语义关联模型进行全面详细的介绍。
2. 定义语义关联模型是指通过计算两个句子之间的相似度或相关性来判断它们之间的语义关系。
语义关联模型的输入通常是两个句子，输出是一个表示语义关系的分数或标签。
语义关系可以分为多种类型，例如同义关系、蕴含关系、矛盾关系等。
3. 应用语义关联模型在自然语言处理中有着广泛的应用。
3.1 问答系统问答系统是指通过计算机程序回答用户提出的问题。
在问答系统中，语义关联模型可以用于判断用户问题与已有问题的相似度，从而找到与用户问题最相似的已有问题的答案。
3.2 信息检索信息检索是指通过计算机程序从大量的文本中找到与用户查询相关的文档。
语义关联模型可以用于计算查询与文档之间的相似度，从而提高信息检索的准确性和效率。
3.3 机器翻译机器翻译是指通过计算机程序将一种语言的文本转换为另一种语言的文本。
语义关联模型可以用于判断源语言句子与目标语言句子之间的语义关系，从而提高翻译的质量。
4. 模型语义关联模型可以基于传统的机器学习方法或深度学习方法进行建模。
4.1 传统机器学习方法传统机器学习方法中常用的特征包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。
这些特征可以表示句子的语义信息。
传统机器学习方法通常使用支持向量机(SupportVector Machine, SVM)、随机森林(Random Forest)等算法进行分类或回归。
4.2 深度学习方法深度学习方法在语义关联模型中取得了显著的成果。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)和Transformer等。
语义检索
在数字图书馆中，信息检索存在明显不足。
在文献的组织与描述上,简单将关键词作为描述文献的基本元素,文献之间没有关联,是相互独立的、无结构的集合。
在检索操作上,通常是基于关键词的无结构查询,难以反映词语间各种语义联系, 查询能力有限,误检率和漏检率很高,检索结果的真实相关度较低；计算查询和文档之间的相似度的方法也有局限。
在用户交互界面上，用户的检索意图难以被机器理解，采用自然语言输入的检索关键词与机器的交互存在障碍。
现有数字图书馆信息资源检索存在资源表示语义贫乏和检索手段语义贫乏、查准率低下等问题，语义网技术的出现，为数字图书馆的发展注入了新的活力，为信息检索质量的提高带来了新的生机。
运用语义网技术，使解决信息检索中现存的问题，完善信息检索流程成为了可能。
3.1 数字图书馆信息检索模型目前数字图书馆的信息检索主要借助于目录、索引、关键词方法来实现, 或者要求了解检索对象数据结构等, 对用户提供的关键词的准确性要求较高，基于语法结构进行检索, 却不能处理复杂语义关系,常常检索出大量相关度很差的文献。
图3.1 数字图书馆信息检索模型用户通过检索界面，输入关键词，文本操作系统对用户的关键词进行简单的语法层次的处理整合，与数字图书馆资源进行匹配检索，最终将检索的结果，再通过用户界面返回给用户。
而数字图书资源，专业数据库等都是数字图书馆信息检索的范畴，这些数字化的知识资源主要以数据库形态分布于全球互联网的数千个站点,这种以数据库形式存放的信息资源,通常是电子化了的一次文献,包括元数据、摘要或者是全文,也可以是全文链接的地址。
24 基于语义网的数字图书馆信息检索模型研究3.2 基于语义网的数字图书馆信息检索模型的设计思想数字图书馆信息检索系统存在诸多问题。
查询服务智能化水平低，无法对用户请求进行语义分析；信息资源的共享程度低，仅仅采用题名、文摘或全文中出现的关键词标识文献内容，难以揭示文献资料所反映的知识信息，易形成信息孤岛；对用户输入的关键词进行句法匹配，查准率不高；片面追求查全率，返回大量无关结果等。
语义网搜索引擎设计与实现
语义网搜索引擎设计与实现语义网搜索引擎是一种基于Web语义这种机器可读的语言进行搜索的搜索引擎。
与传统的搜索引擎不同，语义网搜索引擎更加侧重于语义的理解和表达，可以实现更加精准、智能的搜索结果。
本文将从设计和实现两个方面来探讨语义网搜索引擎的相关问题。
一、设计语义网搜索引擎1. 语义理解的重要性语义网搜索引擎的设计首先需要考虑如何对语义进行理解。
语义理解是指通过自然语言的表达和上下文信息来解析语义的过程。
语义理解是非常重要的，因为语义网的本质在于构建机器可读的语言，其目的就是帮助机器能够自动理解这种语言。
2. 元数据的应用语义网搜索中的元数据是指与Web内容相关的信息，包括作者、摘要、关键词、主题等等。
元数据可以在语义网中为内容增加附加信息，从而提供更加深入、详细的搜索结果，帮助用户更好地找到自己想要的信息。
因此，在语义网搜索引擎设计过程中，需要对元数据的应用进行深入探讨，以提高搜索结果的准确性和可用性。
3. 计算机语言的使用语义网采用的是一种基于计算机语言的形式化语言，该语言可以轻松地为数据附加元数据，表达数据之间的关系，从而实现数据的自动分析和推理。
因此，语义网搜索引擎设计需要涉及计算机语言的使用，帮助机器能够更好地理解和理解语言，提高搜索结果的准确性和可用性。
二、实现语义网搜索引擎1. 知识表示和推理知识表述是语义网搜索引擎的核心，它建立在基于Web的知识库上。
知识库是指包含了一些基本概念、实体、属性和关系的数据库，这些概念可以用来描述语义网中的各种内容。
推理是指通过推理算法对知识库中的数据进行分析，推出更加深入、具体的信息，从而实现更加智能、准确的搜索结果。
2. Web服务技术的应用Web服务是一种为Web应用程序和机器之间提供通信机制的技术。
Web服务可以使不同的应用程序之间可以互操作，实现信息的共享和交换。
在语义网搜索引擎实现过程中，Web服务技术可以帮助搜索引擎更好地处理搜索请求，组织和查询知识库中的数据，从而提高搜索结果的准确性和可用性。
图书馆学中的数字资源组织与检索
图书馆学中的数字资源组织与检索在当今信息爆炸的时代，数字资源的组织与检索成为图书馆学中一个重要的研究领域。
数字资源的组织与检索涉及到信息的分类、索引和检索技术等方面，对于提高图书馆资源的利用效率和用户满意度具有重要意义。
一、数字资源的组织数字资源的组织是指对数字化的文献、图片、音视频等资源进行分类和编目的过程。
传统的图书馆资源组织主要依靠分类号和目录条目，而数字资源的组织则需要利用信息技术手段进行。
常见的数字资源组织方式包括元数据标注、语义建模和知识图谱等。
元数据标注是数字资源组织的基础工作，通过给资源添加描述性的元数据，可以使资源更容易被检索和理解。
元数据标注的常见标准包括Dublin Core、MARC 等。
语义建模是一种利用本体论和语义网络的方法，对数字资源进行概念建模，从而实现资源间的关联和语义检索。
知识图谱则是一种利用图谱结构来表示和组织知识的方法，可以更好地理解和利用数字资源中的知识。
二、数字资源的检索数字资源的检索是指用户通过检索系统来获取所需资源的过程。
传统的图书馆检索主要依靠关键词检索和分类号检索，而数字资源的检索则需要利用更复杂的技术和算法。
常见的数字资源检索技术包括全文检索、自然语言处理和推荐系统等。
全文检索是一种利用索引技术对资源的全文内容进行检索的方法。
通过建立倒排索引，可以快速地找到包含指定关键词的资源。
自然语言处理则是一种利用计算机对自然语言进行理解和处理的技术，可以实现更精确和智能化的检索。
推荐系统则是一种利用用户行为和兴趣模型来推荐相关资源的方法，可以提高用户的检索体验和满意度。
三、数字资源组织与检索的挑战数字资源组织与检索面临着许多挑战。
首先，数字资源的规模庞大且不断增长，如何高效地进行组织和检索是一个难题。
其次，数字资源的多样性和复杂性使得组织和检索变得更加困难。
不同类型的资源需要采用不同的组织和检索方法，而如何实现资源间的关联和互操作性也是一个挑战。
此外，隐私和安全问题也是数字资源组织与检索中需要重视的问题。
概念检索名词解释
概念检索名词解释定义和应用
概念检索是一种信息检索方法，它基于词语之间的关系进行查询和匹配。
本文将介绍概念检索的定义、原理和应用领域。
概念检索是一种基于概念间关联关系的信息检索方法。
它通过建立词语之间的语义关系，实现对文本的高效查询和匹配。
概念检索的基本原理是利用知识图谱等语义模型，将词语转化为概念，并建立起概念之间的关联关系。
在概念检索中，用户可以通过输入一个或多个关键词，系统会根据概念之间的关联关系，提供与这些关键词相关的文本信息。
概念检索在信息检索领域有着广泛的应用。
首先，概念检索可以提高搜索引擎的检索效果。
传统的关键词检索往往受限于词语的表面形式，容易产生歧义和低效的搜索结果。
而概念检索通过建立词语之间的关联关系，能够更准确地理解用户的查询意图，提供更具语义相关性的搜索结果。
其次，概念检索在自然语言处理和机器学习领域也有重要应用。
通过概念检索，可以将文本转化为概念向量表示，实现文本的语义匹配和相似度计算。
这对于文本分类、文本聚类、信息抽取等任务都具有重要意义。
此外，概念检索还在推荐系统中发挥着重要作用。
在电商平台、社交媒体等应用中，概念检索可以根据用户的兴趣和历史行为，为其推荐相关的商品、文章或社交圈子。
通过概念检索，可以提高推荐的
准确性和个性化程度。
总之，概念检索是一种基于概念间关联关系的信息检索方法，它通过建立词语之间的语义关系，实现对文本的高效查询和匹配。
概念检索在信息检索、自然语言处理和机器学习等领域都有着广泛的应用。
基于语义分析的智能搜索引擎技术研究
基于语义分析的智能搜索引擎技术研究智能搜索引擎是当今信息获取和知识检索的重要工具。
它基于语义分析技术，能够对用户的查询意图进行准确理解，并从大量的数据中提供最相关的结果。
本文将探讨基于语义分析的智能搜索引擎技术的研究进展和应用前景。
一、引言随着互联网的发展，信息爆炸式增长给用户带来了巨大挑战。
传统的关键词搜索已经无法满足用户的需求，因为它往往只考虑了表面的文字匹配，无法真正理解用户的查询意图。
而基于语义分析的智能搜索引擎可以通过理解用户的查询意图，提供更准确、个性化的搜索结果。
二、语义分析技术1. 自然语言处理自然语言处理（NLP）技术是实现语义分析的基础。
它涉及词汇、句法和语义等多个层面的处理，能够将人类语言转化为计算机能够理解和处理的形式。
2. 语义理解语义理解是智能搜索引擎的核心技术之一。
它利用自然语言处理技术将用户的查询意图转化为机器可以理解的形式。
通过了解查询中的语义关系和上下文，搜索引擎可以更好地理解用户的需求。
三、智能搜索引擎的应用1. 智能问答基于语义分析的智能搜索引擎可以实现智能问答系统。
用户可以通过提问的方式获取最相关的答案。
搜索引擎可以理解用户的问题，并根据大量的知识库和数据库提供准确的答案。
2. 智能推荐智能搜索引擎还可以根据用户的个人偏好和历史行为进行智能推荐。
通过分析用户的搜索历史和兴趣，搜索引擎可以提供更加个性化的搜索结果和推荐内容。
3. 多模态搜索语义分析技术也可应用于多模态搜索。
通过理解用户提供的文字、图像和声音等多种输入形式，搜索引擎可以提供更加全面和准确的结果。
四、智能搜索引擎技术的挑战尽管语义分析的智能搜索引擎技术取得了很大的进步，但还面临一些挑战。
1. 多语言处理不同的语言有着不同的语义结构，对于多语言处理的需求日益增长。
智能搜索引擎需要具备跨语言理解的能力，以提供全球用户更好的搜索体验。
2. 大数据处理随着信息的爆炸式增长，智能搜索引擎需要处理大规模的数据。
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系时， 显得 过 于简 单 ［． 体在 表现概 念之 间关 系上 ４本 ］
的优 势使其 成为 建立 语 义模 型 的最 重要 方 法． 因此
型和关联 规则 进行 有 效 结合 ， 而 提 高查 询查 全 率 从 和查准 率 ， 同时通过模 型 映射 和噪声过 滤 ， 取 出检 提
在复 杂 的应 用 中普遍 使 用本 体 来 建 立语 义 模 型． 本
语义 模型 的定 义如下．
息 ： 据库 Ｉ 数据库 名称 ； 据 库类 型 ； 的 名称 ； 数 Ｐ； 数 表 字段 名称 ． 在语 义模 型 中将 这 些 数 据 库里 的唯一 信 息 与概念数 据进行 映射 关 联 ， 即可 实 现数 据 与概 念 的一 一对应 ， 即数 据 映射． 在语义 模 型 的基 础 上 ， 合 有穷 状 态 自动机 理 结 论 ， 现概 念从语 义 节 点层 映射 的数据 节 点 层 的过 实
基 于语 义 模 型 关联 规 则 的局域 网数 据检 索
景 亮 ， 张忠林 ， 冯 嘉
（ 兰州交通大学 电子与信息工程学院 ， 甘肃 兰州 ７０７） ３ ０ ０
摘
要 ： 出一种基 于语义模型 关联规则的局域 网数据检 索方 法． 提 首先基 于概念树描述语 义模 型并建 立 Ｆ 一树 频 Ｐ
收 稿 日期 ：０ ００ －０ ２ １—９２
基金项 目： 兰州市企业技术攻关项 目（０ ９１４ ２ ０ －—） 作者简介： 景 亮（ ９ ４）男 ， １ ８ 一， 陕西汉中人 ， 士生 硕
兰
州 交
通
大
学
学
报
第３ Ｏ卷
词 汇问相互 关 系的 明确 定 义． 这些 正 是 建立 语 义 模 型所 必需 的． 结合 本文 的实 际应用 ， 出基 于本体 的 给
来建 立． 分类 学 只定 义 了概 念 之 问 的层 次 关 系 ， 即 “ 一子 ” 系 ， 父 关 因而 在 描述 概 念 之 间错 综 复 杂 的关
面形式的缺陷， 减少人工寻找及筛选所需的工作量 ，
从而提 高搜索 效率 和准 确 度． 文提 出 一种 基 于 语 本
义模 型关 联规 则 的局 域 网数 据 检 索方 法 ， 语 义模 对
查 询词在 文档 中 出现 ， 也未 必在 该 文档 中具 有 足够 的权 重 ； 概念 查询 信息 ， 按 只适合 于对一 部分概 念进
行检 索 ； 专题 查询 ， 按 只针 对某一 领域 的查询 可 以快
在数 据检索 中利用 用户输 入 的检索 词和相关 概 念之 间 的关 系来 提供 检 索 的规则 ， 语 义模 型作 为 将 数据 检索 的依据 ， 它有别 于传 统 的关 键字 检索 ， 它不 是直 接面 向数 据 ， 是 面 向概 念 、 而 规则 等语 义 对 象 的， 例如在语 义模 型 上 进行 语 义 检 索 、 览 、 据 挖 浏 数 掘等 ． 谓语 义模 型就 是 通 过模 型 作 为媒 介 来 实 现 所 数据语 义关 系 的形 式化 描述． 主要包括 数据层 、 语义 模 型层 和语 义检索 层 ． 据层 包 括 各 个 分散 的 数据 数 源； 语义 模型 层是将 数 据 层 的数 据 采 用概 念 数 的方 式， 将各 数据 源 中的相 关 数据 含 义 的描 述统 一 映射 建模 ； 义检索 层 以按 照 一定 方 式 组 织 的语 义概 念 语 和关 系为输 人 ， 调用 基 于描 述逻 辑 的推理 机 Ｒａｅ， ｃｒ 从 相似 度和 相关度两 个角 度实现语 义 检索［． ３ ］
集算法 ， 通过概念映射将数据源与语义模 型进行语 义关联 ， 在此基础 上 ， 行噪声过 滤并列 出主题 关键词 ， 而提 进 从
高局 域 网的 数 据检 索 速 度 和 一 次 查询 效 率．
关键词 ： 语义模型 ； Ｐ Ｆ 一树频 集算 法； 数据检 索； 关联规 则
中 图分 类号 ： Ｐ １ Ｔ ３１ 文 献标 志码 ： Ａ
ｏ ｙｍａ ａ ｅ ｎ ｙｔｍ， ｇ ｎ ｇ ｍｅ ｔｓ ｓｅ ＯＭＳ 及 数 据 目 录 系 统 ）
（ａａｃｔｌｇｓｓｅ Ｄ Ｓ来 有 效处理 用 户 的查 询 ｄｔ ａａ ｙｔｍ， Ｃ ） ｏ
请求 ， 在推理 机制 环境 下 突 破 机 械式 匹 配 局 限于 表
语义模 型主要是 通过本 体和分 类学 这两种 方法
第 ３ ０卷 第 １ 期 ２ １ 年 ２月 ０１
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Ｖｏ ． ０ Ｎｏ １ １３ ． Ｆ ２ １ ｅ ．０ ｌ ｂ
Ｊｕｎ ｌ ｆ ａｚ ｏ ｉ ｔｎ ｉｅｓ ｙ ｏ ｒａ ｎ ｈ ｕＪａ ｏ ｇＵｎｖ ｒｉ ｏＬ ｏ ｔ
文章 编 号 ：０ １ ３ ３ ２ １ ） １ ０ ３０ １０ － ７ （０ １ ０ － １—５ ４ ０
１ ２ 语 义模型 的建 立 ．
速得 到理想 的检 索结果 ； 同时 ， 由于不 同用 户搜 索经 验 的差异 ， 以及 查询 的随机性 和检 索 内容 的多样 性 ， 这些 查询 的结果 差别 很 大 ， 往往 不 能得 到 理 想 的检 索结果 ． 对 这 些 问题 可 通 过 构 建 元 数 据 登 记 库 针 （ ｔｄ ｔ ｉ ｒ ， ｍｅａａａｍｓ ｔｙ ＭＤＲ 、 ｓ ） 本体 管理 系统 Ｌ （ｎｏ— ２ 引擎 以一定 的策略 在各服 务器 中搜 集 、 现 信息 ， 信 息进 行 理解 、 取 、 织 和处理 ， 发 对 提 组
１ 语 义 模 型 的定 义及 建 立
１ １ 语 义模 型 的定 义 ．
并为用户提供检索服务 ， 起到信息导航 的目的． 目前 的局域 网搜索 引擎 ｌ基本 都采用 基于关键 字 匹配 的 ＿ １ ］ 信息搜索技术 ， 查询经常出现搜索不全、 答非所 问、 词汇不 匹配 的结果 ， 在许 多情况 下 ， 即使 用户 使用 的
体 的 目标是 捕获 相关 领 域 的知 识 ， 供 对该 领 域 知 提
索关键词 ， 提高检索效率并在较短时间得到理想的
局域 网检 索结 果．
识 的共 同理 解 ， 确定 该领域 内共 同认 可 的词 汇［ ， ５ 并 】 从不 同层次 的形式 化模式 上 给出这些 词 汇（ 术语 ） 和