【摘 要】
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随着语义Web的发展,本体技术受到了越来越广泛的关注。如何帮助用户有效地获得相关本体,提高本体重用度和开发效率成为一项重要的研究课题。本文将着重对本体搜索中的核心问
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随着语义Web的发展,本体技术受到了越来越广泛的关注。如何帮助用户有效地获得相关本体,提高本体重用度和开发效率成为一项重要的研究课题。本文将着重对本体搜索中的核心问题,即用于本体排序的方法进行研究。首先,文中介绍了课题的研究背景,对语义Web和本体进行了简介,对万维网中的排序问题进行分类总结,针对不同的类别进行分析并重点介绍了几种有代表性的方法。然后,为了帮助用户更加快速有效地理解相关本体,提出了一种本体概要的提取算法。该算法中,通过对本体结构进行分析得出了一种本体的概念模型,在此基础上得到本体的主题词集合并为本体中每个概念分配权值,再通过对本体模型进行分析得到本体的重要属性集,结合本体主题词集合与重要属性集获得本体的概要信息。接着,针对传统的用于本体排序的方法的不足,提出了一种用于本体排序的内容分析方法,根据关键词与本体加权概念的匹配得到本体与关键词之间的主题相关度,分析关键词在本体中的上下文信息得到本体的上下文相关度并结合两种不同相关度值得到本体的排序值。最后,根据上述研究,设计并实现了用于本体排序的内容分析方法,利用本体搜索引擎Swoogle获得相关的测试集,对本文提出的方法进行测试,同时根据所得结果与主观结果之间的皮尔森相关系数来评价本方法,实验结果表明,该方法与已有的OntoRank方法比较,更加接近于主观排序结果。
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