语义网主要应用技术与研究趋势_吴玥
语义网的功能特性及应用前景
语义网的功能特性及应用前景
王祥瑞;郭丰敏
【期刊名称】《农业与技术》
【年(卷),期】2008(028)006
【摘要】在发明万维网10年之后,伯纳斯·李提出了下一代万维网--"语义网"的理念.语义网是目前万维网的一个延伸,是一种能理解人类语言的智能网络,它不但能够理解人类的语言,而且还可以使人与电脑之间的交流变得像人与人之间交流一样轻松.语义网中的信息含义定义得更好、更利于计算机等使用者之间的协同合作.
【总页数】3页(P172-174)
【作者】王祥瑞;郭丰敏
【作者单位】吉林建筑工程学院计算机科学与工程学院,吉林,长春,130021;吉林交
通职业技术学院,吉林,长春,130012
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
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语义网概念及技术综述
语义网概念及技术综述语义网（Semantic Web）是一种由 W3C（World Wide Web Consortium）推广的，基于 XML（eXtensible Markup Language）和 RDF（Resource Description Framework）等技术的网络，它旨在增强网络信息的语义表达和机器可读性，从而使得计算机能够更好地理解和处理网络信息。
一、语义网的概念语义网是一种以“数据”为中心的网络，它通过使用 XML、RDF 等技术，将网络信息以机器可读的方式进行组织和表达。
与传统的 Web 相比，语义网更加强调信息的结构和含义，而不是简单的文本表现形式。
因此，语义网被认为是 Web 的一个重要发展阶段，是实现智能 Web 的关键步骤。
二、语义网的技术1.XMLXML 是构建语义网的基础技术之一，它是一种用于描述数据的标记语言。
XML 可以用来表示数据结构，并且可以很好地与 HTML、HTTP 等现有网络技术集成。
通过 XML，我们可以将数据以机器可读的方式进行组织和表达，从而使得计算机可以更好地处理和理解数据。
2.RDFRDF 是另一种构建语义网的关键技术，它是一种用于描述资源及其关系的模型。
RDF 将每个资源视为一个三元组，包括主体、属性和值三个部分。
通过这种方式，我们可以将网络信息以一种通用的、机器可读的方式进行描述和组织，从而实现数据的共享和重用。
3.RDFSRDFS 是 RDF 的扩展，它增加了一些新的概念和规则，例如类、子类关系、属性限制等。
这些概念和规则可以帮助我们更好地描述和组织数据，并且可以用于构建更加复杂的语义网应用。
4.OWLOWL 是另一种基于 RDF 的语言，它提供了更加丰富的概念和规则，例如类、属性、关系等。
OWL 提供了三种不同的表达层次，分别是 OWL Lite、OWL DL 和OWL Full，以满足不同应用场景的需求。
OWL 可以用于描述更加复杂的概念和关系，并且可以用于构建更加高级的语义网应用。
语义网技术在智能搜索中的应用
语义网技术在智能搜索中的应用随着互联网的不断发展，搜索引擎逐渐成为人们获取信息的首选方式。
然而，传统的关键字搜索方式已经不能完全满足人们的需求。
在大量的信息中，用户往往需要花费大量的时间和精力筛选出自己需要的信息，而且结果可能不够准确，对于一些模糊的概念和语境理解不够灵活。
而随着语义网技术的不断发展，智能搜索已经逐渐成为了现实。
本文将探讨语义网技术在智能搜索中的应用以及其未来的发展趋势。
一、语义网技术的概述语义网技术是一种可以为机器理解人类言语的方式。
通过充分利用互联网上的资源，并合理归纳、推理、推论，从而让计算机能够像人一样理解语言，完成任务。
语义网技术的出现，旨在与传统的人机交互体系相比，提供更加智能、高效、准确且自动化的信息检索和处理功能。
语义网技术的核心思想是为每个信息资源赋予语义标签，即让计算机能够根据资源的内在含义及与其他资源之间的关系来理解其所承载的信息。
这种以语义为基础的搜索，可以让计算机更好地进行推理，从而为用户提供更深入、更准确的信息。
二、语义网技术在搜索中的应用1.语义分析与定制化搜索语义分析是指根据用户在搜索时输入的关键词，针对各种信息资源进行语群分析、情感分析等多维度分析，找寻与用户意图最契合的信息。
除此之外，基于语义分析的搜索还支持用户自定义标签的添加和编辑，以更好地适应用户的个性化需求。
2.自然语言交互与智能问答语义网技术可以实现智能问答和自然语言交互，使得搜索引擎能够主动与用户交互，以推荐或挖掘更有价值的信息。
通过语义分析，搜索引擎可以识别问题的来源，了解问题背景及用户的意图，快速验证码问题，并给出精确的回答。
3.语义搜索与推荐系统通过语义搜索技术，搜索引擎可以较高地从网络中检索到具有相关性的文档，从而帮助用户快速、准确地找到所需的信息。
随着搜索引擎逐渐发展成为个性化的推荐引擎，语义搜索技术也在这个过程中发挥了重要作用。
通过不断精细化用户的兴趣和需求，推荐引擎不断优化推荐策略和推荐效果，进一步提高了搜索引擎的使用价值。
语义网技术的发展与应用
语义网技术的发展与应用随着互联网的普及与数据的爆炸式增长，我们越来越需要一种更加高效、准确、智能的方式来处理和利用数据。
而语义网技术就是能够满足这种需求的一种新型数据处理技术。
本文将从语义网技术的定义、发展历程以及其应用前景三个方面来展开论述。
一、语义网技术的定义语义网技术，即语义网（Semantic Web），是一种基于网络的、带有语义的数据处理技术。
它能让机器理解文字和语言，并对其进行推理和应用，从而赋予数据更多的深层次的含义和价值。
语义网技术的核心是对于不同类型的信息进行统一整合、归纳和处理，以达到复杂、多样性数据间的自动化共享和交流。
二、语义网技术的发展历程语义网技术的历史可以追溯到英国人蒂姆·伯纳斯·李（Tim Berners-Lee）在1989年提出“万维网”（World Wide Web）的想法。
他最初创意是为了方便科学研究者之间的信息交流，而在此基础上，李提出了语义网的概念，即将现有的万维网变成一个更加智能化的平台，以减少数据匮乏、信息无效的情况。
20世纪90年代，随着万维网上的信息爆炸式增长，语义网技术逐渐得到了人们的重视。
在2001年，万维网联盟（W3C）发布了语义网指导方针，正式确立了语义网技术的标准化。
此后，每年W3C都会发布新的语义网推荐规范，不断完善和拓展语义网的功能和应用范畴。
三、语义网技术的应用前景语义网技术的应用前景非常广泛，可以用于企业管理、电子商务、智能家居、医疗健康、金融投资、灾害预警等多个领域。
以下是具体的几个应用实例：1.企业管理：语义网技术可以建立起一个完整、集成的企业数据体系，实现对企业内部数据和知识的有效管理与共享。
2.电子商务：语义网技术可以将产品和服务的信息进行语义化，方便消费者搜索和比较，提高电子商务的效率。
3.智能家居：语义网技术可以将家居设备和服务进行互联化，实现智能化的管理和控制，提升家庭生活质量和安全性。
4.医疗健康：语义网技术可以整合医学知识和患者数据，实现个性化的医疗服务和健康管理。
语义网的研究与展望
பைடு நூலகம்
文献标识码： Ａ
１ 语义网的定义及概述
万 维 网 之 父— ——伯 纳 斯·李（ Ｂｅｒｎｅｒｓ－ Ｌｅｅ） 在 ２００２ 年 描 绘 了 下 一 代 互联网的前景， 并将下一代互联网称为“语义网”（ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｗｅｂ） 。他描述 道 ：“ 语 义 网 是 当 前 网 络 的 延 伸 ， 信 息 在 其 中 被 赋 予 明 确 含 义 ， 从 而 实 现 人与计算机的更好协作。”与仅为人可读的万维网不同， 语义网是一种智 能网络， 它的目标是对现行互联网进行扩展， 使整个互联网能够自动处 理， 使全部内容易于使用， 建立一个可理解的全球平台。或者说， 语义网 是机器可理解的信息， 是数据网， 更是全球性的数据库， 在语义网中， 一 切 可 以 确 定 的 内 容 ， 例 如 人 、时 间 、事 件 、物 体 等 ， 都 作 为 实 体 分 布 在 网 中， 每个实体都有一个统一资源标志。语义网代表着下一阶段的信息革 命， 它犹如一个巨型的大脑， 组成其各个部分的数据库智能化程度极高， 协调能力也将非常强大， 可以解决各种难题。所以， 有人将语义网称作是 “数据库智能化、协调好的巨型大脑”。语义网的核心是元数据， 它通过在 现有 Ｗｅｂ 基础上增加共用的、标准的机 器 可 理 解 的 元 数 据 ， 使 得 原 来 Ｗｅｂ 环 境 下 难 以 实 现 的 许 多 应 用 成 为 可 能 或 变 得 更 有 成 效 ， 如 信 息 获 取、信息过滤、Ｗｅｂ 自动服务等。
语义网技术及其在军事领域应用研究报告
语义网技术及其在军事领域应用研究报告随着信息技术的迅猛发展，海量数据已成为当今社会的一种常态。
在这个时代，如何从数据中获取有效信息并实现信息共享已成为一个重要的研究领域。
而语义网技术则是解决这一问题的重要手段之一。
语义网技术，又称为“语义Web”，是一种用于构建语义上连通的、能够被计算机和人类共同理解的数据框架。
利用语义网技术，数据可以被表示为本体，定义元数据、外部资源、概念与属性，从而实现数据的标准化和形式化处理。
语义网技术在军事领域的应用也愈发广泛。
军事工作中涉及大量的信息交换和共享，而语义网技术正可以帮助军队完成更加高效的信息交流。
首先，语义网技术可以帮助军队实现数据的标准化，从而提高数据的互操作性。
通过利用统一资源标识符（URI）和统一资源描述符（URL）等技术，可以实现跨平台、跨组织的信息交流与共享。
其次，语义网技术还可以帮助军队实现智能化处理和分析。
语义网技术的本体结构能实现语义上的关联和推理，通过构建“软件代理人（agent）”，可以帮助军队实现智能化分析与推理，提高信息处理的质量和效率。
再次，语义网技术可以帮助军队实现信息的安全和保密。
通过基于本体技术设计的访问控制机制，可以对数据进行精细化管理和控制，保证信息的安全与保密。
总之，语义网技术是一项重要的信息技术，其在军事领域的应用已经越来越受到重视。
在未来的发展中，我们可以期待语义网技术进一步完善和成熟，并为军队信息化建设带来更多更好的支持。
为了更好的理解语义网技术的应用和发展趋势，我们需要对相关数据进行分析。
以下列出几个有关语义网技术的数据:1. 截至2020年，全球已经有900多个语义网技术相关的项目和产品。
2. 德国是语义网技术应用最广泛的国家之一，政府和企业在知识管理、药物研发等领域使用语义网技术。
3. 2018年，全球语义网技术市场规模为23.5亿美元，预计到2025年将达到50亿美元。
从以上数据中，我们可以得出以下分析：1. 语义网技术目前在全球应用非常广泛，应用领域也越来越丰富。
语义网络技术在知识图谱构建中的应用研究
语义网络技术在知识图谱构建中的应用研究一、引言近年来，随着互联网信息爆炸式增长，人们急需一种更高效的方式来组织和管理海量的信息。
知识图谱作为一种表示和组织知识的方法，逐渐受到广泛关注。
而在知识图谱构建的过程中，语义网络技术扮演着重要角色。
本文将探讨语义网络技术在知识图谱构建中的应用研究。
二、语义网络技术概述语义网络技术是一种将事物之间的关系表示为图结构的方法。
在语义网络中，节点表示事物，边表示事物之间的关系。
通过这种方式，我们可以清晰地了解事物之间的联系，从而更方便地进行知识的组织和管理。
三、知识图谱构建中的语义网络技术应用1. 实体抽取与链接实体抽取是知识图谱构建的第一步，通过语义网络技术，我们可以从文本中自动识别出实体，并将其转化为节点。
同时，通过链接技术，将不同来源的实体链接到同一节点，从而实现实体的一致性和准确性。
2. 关系提取和建模知识图谱关注事物之间的关系，而语义网络技术可以帮助我们从文本中提取出关系信息，并将其转化为边。
通过建模技术，将抽取出的关系信息转化为可计算的形式，使得知识图谱更易于处理和应用。
3. 图谱理解与推理语义网络技术为知识图谱的理解和推理提供了基础。
通过对知识图谱的语义网络进行分析，我们可以发现事物之间的规律和模式，并进行推理。
这对于知识的深层次挖掘和应用具有重要意义。
四、语义网络技术在知识图谱构建中的优势1. 多样性与灵活性语义网络技术能够灵活地处理不同类型的实体和关系，从而适应不同领域的知识图谱构建需求。
它能够处理多种语义类型的节点和关系，不仅限于传统的层级结构。
2. 可解释性与可理解性语义网络技术的结构清晰，能够将事物之间的关系直观地展示出来。
这使得知识图谱的构建和使用更加可解释和可理解，为用户提供了更好的使用体验。
3. 可扩展性与可更新性知识图谱是一个动态的系统，需要不断地扩展和更新。
语义网络技术能够很好地应对知识图谱的变化，保证图谱的可扩展性和可更新性。
五、应用案例1. 百度知识图谱百度知识图谱是一个基于语义网络技术构建的大规模知识图谱。
浅谈中医药语义网的智应用研究论文
浅谈中医药语义网的智应用研究论文•相关推荐浅谈中医药语义网的智应用研究论文在各领域中，大家一定都接触过论文吧，论文是对某些学术问题进行研究的手段。
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1.语义网技术概述新兴的语义网(Semantic Web)技术能实现各种数据资源的互联互通和全球共享，支持机器推理、知识发现和智能问答等智能方法，为实现中医药领域的智能系统提供了理想的基础设施。
语义网对万维网(World Wide Web)的架构进行了系统性的扩展，使其支持结构性数据的发表、共享和关联，从而提升万维网的有序性和智能性。
语义网将是一个机器可理解、人与机器共享的智能信息空间。
近年来，人们已开始利用语义网技术，在万维网上发表开放性的数据集，逐渐形成了一个相互连通的巨型数据集，被称为“关联数据”(Linked Data)。
其核心特征是通过语义链接(Semantic Link)将数据集互联起来。
语义链接能明确表达不同领域的概念之间的关联关系，辅助用户对各种数据进行便捷的浏览和分析，在不同的数据集之间进行连贯的跳转。
关联数据将催生出能在互联网上进行浏览、编辑和互动的机器，它们被称为“智能代理”(IntelligentAgent )。
智能代理将在人类主人的指令下，代表主人在语义网上活动，辅助主人解决各种问题。
它们能够根据主人预设的命令、偏好和约束，搜寻相关的信息资源，揭示各种事物之间错综复杂的关系，发现有意义的模式和规则。
近年来基础科学的进展，尤其是描述逻辑和推理等领域的突破，使得在万维网上实现智能代理成为可能。
语义网和智能代理将在机器推理、智能问答、信息抽取和知识发现等智能应用中发挥核心作用。
2.中医药智能系统的应用背景循证医学的理念是在医疗保健的决策中，以有意识、明确、严谨的方式使用现有的最佳证据，循证保健服务的成功倚重于最佳证据的可及性。
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2012年第2期 Computer CD Software and Applications 信息技术应用研究— 41 —语义网主要应用技术与研究趋势吴 玥（苏州大学计算机科学与技术学院，江苏苏州 215006）摘 要：我国企业多数已经实现了网络办公自动化，为企业的经营管理创造了优越的环境。
但随着销售业务的增长，企业经营管理的范围逐渐扩大，其内部网络面临的运营难题更加明显，网络知识管理是当前企业存在的最大困难。
语义网络技术的运用方便了知识管理系统的构建与操控，促进了企业知识管理效率的提升。
针对这一点，本文主要分析了语义网应用的相关技术，对未来研究趋势进行总结。
关键词：语义网；应用技术；知识管理；趋势中图分类号：TP391.1 文献标识码：A 文章编号：1007-9599（2012）02-0041-02The Main Application Technology and Research Trends of Semantic WebWu Yue(School of Computer Science&Technology,Soochow University,Suzhou 215006,China)Abstract:Our country enterprise majority already realize the network office automation,enterprise management to create a favorable environment.But as the sales growth,gradually expanding the scope of business management of enterprise,its internal network operator facing the problem is more apparent,network knowledge management is the current enterprise is the most difficult.Semantic network technology is convenient to use the knowledge management system's construction and operation,promote the enterprise to improve the efficiency of knowledge management.In view of this,this article mainly analyzes the semantic web technologies,the future research trends are summarized.Keywords:Semantic network;Application technology;Knowledge management;Trend语义网是对未来计算机网络的一种假设，通过相匹配的网络语言对文件信息详细描述，最终判断不同文档之间的内在关系。
简言之，语义网就是能参照语义完成判断的网络。
企业在经营管理中引进语义网有助于数据信息的挖掘，对数据库潜在的信息资源充分利用，以创造更大的经济收益。
一、传统互联网知识管理的不足互联网用于企业经营管理初期，加快了国内行业经济的改革进步，促进了企业自动化操控模式的升级。
然而，当企业经营范围不断扩大之后，企业面临的网络管理问题也更加显著。
如：业务增多、产品增多、客户增多等，企业网络每天需要处理的文件信息不计其数，基于传统互联网的知识管理系统也会遇到多种问题。
（一）检索问题。
互联网检索是十分重要的功能，如图一。
用户在互联网上检索某一项资源时，常用的方法是通过关键词搜寻，未能考虑到语义对资源搜索的重要性。
这种检索模式下则会遇到许多难题，如：对同义词检索会出现多余的无关资源，尽管用户在互联网上可以查找到许多与关键词相关的信息，但多数是无用的。
图一 互联网信息检索（二）集成问题。
信息集成是网络系统按照统一的标准、编码、程序等，对整个系统存储的资源集成处理，然后实现信息资源的共享。
企业互联网信息集成依旧采用人工处理，这是由于网络的自动代理软件不能处理文本代表的常识知识，信息集成问题将制约着互联网功能的持续发挥。
（三）维护问题。
对于企业知识管理系统而言，其采用的文档大部分是半结构化数据，这种数据的维护管理难度较大。
现有的互联网在文档维护方面缺乏先进的软件工具，对于文档信息的处理也会遇到不少错误。
知识管理中的数据库资源错误会给企业经营造成误导，且带来巨大的经济损失。
二、语义网应用的相关技术 互联网研发对语义网应用研究的最终目标是“开发各种各样计算机可理解和处理的表达语义信息的语言和技术，让语义网络的功能得到最大发挥”。
因此，结合语义网络的功能特点、结构形式、信息储存等情况，用户需掌握各种语义网应用技术。
就目前而言，语义网主要的应用技术包括： （一）编码技术。
编码是计算机网络运行的重要元素，通过编码之后才能让程序信号及时传递。
语义网编码技术就是通过编码处理将知识内容表达出来，这一过程能够把不同的知识编码为某个数据结构，从而方便了用户对数据的检索。
编码技术要用到各种知识表达方法，如：一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、框表示法、语义网络表示法等等。
（二）框架技术。
框架技术本质上就是对语义网进行层次划分，将网络结构分层不同的层面。
语义网框架技术应用要借助语义Web 模型，经过长期研究，我们把语义网体系结构分为7个层面，如图二。
每个层面在语义网运行时都可发挥对应的功能，促进了语义网程序操控的稳定进行。
层面框架的分析，可以掌握语义网体系中各层的功能强弱。
图二 语义网的体系结构信息技术应用研究 Computer CD Software and Applications 2012年第2期— 42 —（三）RDF 技术。
元数据是语义网的一种新形式，而RDF 技术则是尤为关键的。
该技术能够为用户提供元数据，对文件信息深层次的判断分析。
如：利用RDF 中的RDF Schema 技术能对信息资源的“主语”、“谓词”、“宾语”明确划分，明确了信息之间的内在关系，这种文件检索起来会更加快捷。
当企业用户需要搜寻信息时，只需通过RDF 技术就可以实现网络化操作。
（四）维护技术。
语义网作为一种新型的网络形式，其在使用期间应配备对应的维护方案。
语义网结构设计自带的维护功能有助于系统的安全性，企业可按照标准的操作流程指导调控，让网络长期处于正常的运行状态。
如：框架技术中将语义网进行了详细的层面划分，这有助于每个层面的安全控制，当数据发生异常后即可及时提示告警。
三、语义网络未来的研究趋势未来语义网的研究将从理论转移到实际运用中，目前企业在知识管理系统运行中开始尝试着引进语义网。
对于语义网研究趋势的分析，需要从不同的角度进行判别，不同用于对于这种新型网络的要求是各不相同的。
此次从消费者和企业两个方面进行研究，如下：（一）消费者角度。
消费者购买产品主要是对产品价值的认可，若企业销售推广的产品达不到消费者的使用要求，那么产品也会失去自身的商业价值。
因此，消费者对于新型产品的考核指标多数集中于使用价值。
但从现有的状况分析，语义网的研发工作仅限于理论知识，如：通过标注信息实现机器的可读，一旦信息都被标注，网络就会变成一个大型的RDF 数据库，大量激动人心的应用也会应运而生。
但这些研究知识在理论层面上进行，并没有让消费者看到实际运用的成效，未来语义网研究必须要从“理论”转向“实际”。
（二）企业角度。
实现办公自动化是企业未来经营管理的必然趋势，通过内部网络调控运用是保证企业一体化管理的有效措施。
语义网不仅方便了内部自动化办公模式的调控，也给企业的网络升级提供了明确的方向。
企业对于语义网的研究应转移到具体运用上，如：通用及垂直搜索引擎、文本助理工具、个人信息管理系统、语义浏览工具等。
因此，今后语义网研究的趋势将集中于企业，且不仅仅是知识管理系统这一个分支。
企业对于网络技术的更新始终保持积极态度，通过研究语义网的操控模式、结构组成、信息处理等，可不断提升产品的智能化水平，提升产品在市场上的价值。
另外，语义数据库是标注型语义网应用研究的新方向，对数据库资源的规划利用有很大的帮助。
四、结论综上所述，由于语义网是一种假设型的网络，受到计算机技术条件的限制，我国对于语义网的研究还处于初始阶段。
计算机行业需不断更新网络技术，让语义网从理论变为现实，更好地服务于企业知识管理系统运行。
参考文献：[1]邓志鸿,唐世渭,杨冬青.面向语义集成——本体在Web 信息集成中的研究进展[J].计算机应用,2002,1[2]吴健,吴朝晖,李莹,邓水光.基于本体论和词汇语义相似度的Web 服务发现[J].计算机学报,2005,4[3]吴健,陈珂,董金祥.基于语义网的产品配置知识表达及检索[J].计算机辅助设计与图形学学报,2005,1[4]闵春平.基于本体的跨领域虚拟样机技术研究[D].国防科学技术大学,2003[5]王进.基于本体的语义信息检索研究[D].中国科学技术大学,2006[6]李岚.基于本体的汉语表层语义神经网络的构造研究[D].湘潭大学,2005,1[7]张瑞霞.基于语义的汉语句法分析系统的研究与实现[D].西北大学,2006,2[8]张晓淼.基于神经网络的中文分词算法的研究[D].大连理工大学,2006,4[9]余贞斌.自然语言理解的研究[D].华东师范大学,2005,5 [10]王业昕.具有自然语言理解和信息挖掘能力的搜索引擎开发[D].华东师范大学,2006,4[11]何田中.神经网络分类器及其规则抽取技术的研究[D].南昌大学,2006,4[12]成斌.汉语时间语义分析及推理[D].国防科学技术大学,2006,3（上接第28页）和整理，那么项目经理就可根据处理过的信息进行随时跟踪、掌握，使工作效率大大提高了。
四、提高工程管理信息技术应用水平的措施（一）在掌握施工管理信息化的基础上，制定正确的计划。
必须将计算机电子信息技术应用于工程管理作为重要的工作内容。
不能将信息化的应用作为企业的一个点缀，而应用到实处，处理一些工程管理的紧要问题，将信息技术的作用发挥到最大。
工程施工水平和效率的提高对一个企业的发展是很重要的，因此我们可利用信息技术改造现有的水平和技术，而不是空喊口号。
工程管理信息化的提高最关键在于信息技术应用水平的高低。
企业应根据在施工管理中涉及到的信息收集自动化、信息存储自动化、信息检索工具化等相关技术及实际管理水平，制定正确的计划，科学处理施工上出现的问题，实现现代信息技术的有效率达到最大化，逐渐、稳步建立并完善各类施工管理信息系统。