【摘 要】
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语义万维网(Semantic Web)是目前国际万维网联盟(World Wide Web Consortium,W3C)为了解决Web上的数据缺少语义信息而难以实现自动化处理的问题所开展的研究项目,其目的是为
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语义万维网(Semantic Web)是目前国际万维网联盟(World Wide Web Consortium,W3C)为了解决Web上的数据缺少语义信息而难以实现自动化处理的问题所开展的研究项目,其目的是为了能够对Web上发布的信息实现智能推理和自动化处理.Agent作为一种智能化主体,非常适合语义万维网环境下的各种应用.该文在目前语义万维网和智能Agent研究的基础上,综合了信息检索、知识表示、Ontology建模等多方面的技术,提出并实现了一个基于Ontology的能够实现语义信息检索的多Agent系统框架,它包括描述信息收集、存储、查询和语义信息推理四个主要部分.该文所提出的框架采用了多Agent体系结构,包括信息搜集Agent、存储Agent、推理Agent和查询Agent.其中信息搜集Agent支持分布式的网络信息搜索与内容过滤,提取语义万维网中以RDF(Resource Description Framework)语言描述的Web内容的元数据,并可通过Agent间的通信将这些元数据交由存储Agent进行存储:存储Agent根据RDF数据的语法特点,将这些元数据存储在XML数据库或者传统的关系数据库中.推理Agent根据查询关键词进行语义匹配和语义相关性扩展,得到符合特定Ontology语言的查询语句;这些查询语句将交由查询Agent来执行对存储有元数据的RDF数据库的查询,并将得到的结果返回给用户,实现基于语义的Web信息检索服务.该文以采用Web知识本体语言(Web OntologY Language,OWL)描述的Ontology作为语义推理的基础,以Jena作为RDF API,使用JADE作为多Agent系统的开发工具和应用平台,完成了一个针对"Wine"领域进行智能查询的一个实例.通过Agent平台中信息收集Agent、存储Agent、推理Agent和查询Agent四类Agent之间的协同工作,实现了语义万维网环境下的智能检索框架并完成对其进行的试验.
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