基于领域本体的数字图书馆知识聚合服务研究

来源 :山东图书馆学刊 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xiaok131
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随着数字图书馆知识存量井喷式增长,其在满足用户对多元化知识需求的同时,亦诱发了选择困难、信息孤岛与重复建设等突出矛盾。通过对数字知识进行领域本体分析与概念聚合,有助于将数字图书馆中零散的海量异构化知识数据予以规整化统筹,为用户提供更直观化、个性化、智能化的知识服务。本文阐释领域本体相关理论,分析基于领域本体的数字图书馆知识聚合服务基本要素,并从领域本体知识表示、领域知识聚合交互与聚合服务三大模块,探讨基于领域本体的数字图书馆知识聚合服务实现机制与技术路线。
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地震三分量波形数据中提取的接收函数受震源复杂性及随机噪声等因素的影响,往往出现一些波形异常现象,需要在资料解释前予以剔除.当接收函数数量较多时,人为挑选质量合格的接收函数将耗费大量的时间.为了高效的挑选高质量的接收函数,本文利用深度学习卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)方法来对接收函数的质量进行判断.我们使用华北地区和阿巴嘎地区地震观测台站接收的9