导读:本文包含了本体论搜索论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:语义本体论,网络资源,精确搜索
本体论搜索论文文献综述
黄丽芬[1]（2012）在《语义网格本体论技术在网络精确搜索方法探析》一文中研究指出通过研究P2P网络搜索引擎模式的Gnutella协议,结合语义本体技术,利用节点逻辑构造及节点间语义希哈路由表实现问题关系变换的语义网格本体论方法,用"问-答"式查询模式实现精细、准确和自动化的网络资源的深度搜索。(本文来源于《装备制造技术》期刊2012年06期）
张鑫[2]（2010）在《基于本体论的领域元搜索引擎的研究与设计》一文中研究指出随着互联网飞速的发展,互联网已经成为了世界上最大的信息资源库,越来越多的人选择搜索引擎作为查找信息的主要手段。但是面对如此巨大的信息量,如何快速、准确的找到某一领域的信息,成为了搜索引擎的研究重点。在这样的情形下,领域搜索引擎应运而生。然而目前的领域搜索引擎大都是只对关键字进行机械式的匹配,致使搜索引擎返回大量的结果,用户还需要对这些结果进行再筛选的工作。为了解决这个问题,本文在领域搜索引擎中引入了本体论的概念,希望借助本体论在语义表达方面强大的功能,来提高搜索引擎的在语义理解方面的能力。为了实现上述的想法,本文主要做了如下两方面的具体工作：1)园林树木领域本体的构建。首先介绍了本体的构建工具,并说明了本文采用Protege工具的原因；然后详细的讨论了本体的构建过程,并对每步都做了详细的分析；最后构建了园林树木领域的本体,并列出部分核心内容。2)面向园林树木领域的元搜索引擎系统的设计与实现。在系统的研究了本体论与搜索引擎两方面的知识后,为了验证在搜索引擎中引入本体论的可行性,本文实现了一个面向园林树木领域的元搜索引擎,并对系统的流程、主要模块进行了系统而且详细的介绍；还设计了和传统通用搜索引擎的对比实验,并对实验产生的结果进行了分析和总结。(本文来源于《兰州大学》期刊2010-04-01）
霍旭东[3]（2008）在《基于本体论的智能搜索引擎的设计与实现》一文中研究指出搜索引擎作为信息导航和检索的入口,越来越多的应用到互联网中的实际领域。用户检索的效率作为搜索引擎的一项重要的评价标准则引导着搜索引擎的不断发展。传统基于文本检索的搜索引擎已经逐渐被淘汰,而能够很好的理解用户查询需求的智能搜索引擎则成为现今研究的重点。本文首先分析了搜索引擎智能化发展的趋势,说明了解决传统搜索引擎检索效率低下的关键是提高搜索引擎的知识处理能力和语义理解能力。其次,通过对本体论的相关技术理论的学习,将本体论构建语义模型的能力应用到搜索引擎的智能化研究当中,提出了一种基于本体论的智能搜索引擎系统框架。该框架在进行网页信息搜集时进行了基于本体的标注,并建立倒排序表。在用户进行查询的时候,可以通过人机交互,使得查询表达式详细以及本体化,进而可以对查询内容进行基于知识的检索。它主要由网页爬行部分,本体处理部分,预处理部分,查询处理部分四部分组成。其中本文主要研究了本体库建模,解析网页信息,网页爬行策略,本体元数据倒排序表的建立,网页本体标注,本体匹配,用户查询的本体表达,相关词条的实现以及查询处理时的用户界面等几个方面。最后,本文对框架的运行结果进行分析比较,说明了本文系统框架可以较好得理解用户查询请求,并可以对搜集到的网页信息进行语义处理,从而增加了搜索引擎的自动化和智能化程度,大大提高了检索效率。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2008-01-01）
赵亚莉,魏淑琴[4]（2007）在《基于本体论的数字图书馆搜索引擎的研究》一文中研究指出基于本体(ontology)理论,利用本体对概念、术语及其相互关系的规范化描述,勾画出数字图书馆领域的基本知识体系,构建了数字图书馆领域本体库;然后,对现有的图书馆搜索引擎系统进行了改进,将构建的本体库引入到系统中,实现了基于本体的信息检索,方便用户对资源的查询,为用户提供高质量的个性化服务。(本文来源于《现代情报》期刊2007年08期）
冯明星[5]（2007）在《基于本体论和聚类的P2P网络搜索方法研究》一文中研究指出P2P系统是一种应用层网络，它能够使联网的计算机以一种分布式形式共享资源。P2P系统的一个重要问题是如何有效地搜索到其他节点的资源。现有的P2P搜索技术大多基于洪泛查询思想／关键字检索方法，因此它们通常不是很有效的。前者限制了P2P系统的可扩展性，这是因为查询消息在一个指定的跳数范围内被传播给所有可达的节点，导致产生大量的消息。后者不支持复杂查询或语义查询，从而限制了检索结果的质量。本文借助本体论和聚类方法开展P2P网络搜索方法研究。根据P2P网络拓扑呈现的Power Law特性，结合现有P2P搜索算法的优点，提出一种混合使用BFS和DFS的混合搜索算法。该算法将查询消息在某些高度数节点处转发给多个邻居节点而在其他节点处只转发给一个邻居节点，并且在搜索过程中利用先前的搜索反馈来指导本次搜索，以便将消息转发给正确的节点，减少不必要的冗余消息和节点开销。实验结果表明，该算法实现了高成功率和高响应率，能够有效地减少冗余消息，具有较高的搜索效率，同时还具有良好的自适应能力，能快速适应不断变化的网络行为。设计一个共享的节点本体来帮助节点对其自身资源进行语义抽取和知识表示，以便于其他节点理解和处理，同时还给出了相应的查询表示及处理方法。在搜索过程中，每个节点记录它收到的所有相关的响应结果，周期性地计算每个邻居节点的等级，通过重新连接一个响应率较高的非邻居节点，同时放弃一个等级最低的邻居节点的连接来动态地将兴趣最相似的节点聚类在一起，进而提出一个基于本体和聚类的P2P网络搜索算法。实验结果表明，该算法实现了高查准率和查全率，且比Gnutella算法降低了约2跳的因发现正确结果而必需的搜索深度，能够快速准确地返回相关的响应结果。(本文来源于《广西大学》期刊2007-05-01）
李强[6]（2006）在《基于本体论的个性化和社会化元搜索引擎的研究》一文中研究指出在浩如烟海的互联网信息世界中，通过现有的搜索引擎，人们寻找有用信息还是存在着很大的困难。究其原因，一是用户信息需求的特定性、有限性和互异性与信息资源分布的无限性、分散性之间存在矛盾；二是现有搜索引擎的缺陷与信息检索服务之间不相适应。现有的搜索引擎存在覆盖率低和查准率低的缺陷，无法充分满足人们的搜索需求。元搜索引擎通过调用多个搜索引擎来实现搜索，并对搜索结果进行综合处理，能较好解决现有的搜索引擎所存在的缺陷。为了满足用户搜索需求的特定性，通过对用户特性进行建立用户模型，在元搜索引擎上引入个性化的搜索，达到提高搜索精度的目的。由于元搜索引擎是建立在现有的搜索引擎之上，它同样存在现有的搜索引擎采用的机器搜索带来的种种问题。为了解决这个问题，近几年来随着Web2.0技术的发展，人们提出社会化搜索的概念。社会化搜索是一种基于人的搜索，其目的是通过搜索引擎的众多用户的集体智慧获取和改善搜索结果。本文在元搜索引擎上引入个性化搜索和社会化搜索，为用户的个性化搜索需求服务，并展开了相关研究。论文提出了一种基于本体论的个性化搜索与社会化搜索相结合的元搜索引擎的系统结构模型；提出了个性化和社会化搜索相结合的方法，提高用户搜索的精度。论文对用户模型进行着重的研究，提出了一种新型的用户模型。它是以基于本体论建立的层次型主题分类参考模型为用户模型形式，结合用户个体模型和用户群体模型，并对用户的多项特性进行建模；通过强化学习对用户模型进行更新。论文在个性化搜索的研究中，提出了一种基于用户兴趣模型的用户查询意图分析算法；对基于混合学习法的成员搜索引擎选择算法进行改进，提出了一种结合用户成员搜索引擎偏好模型的混合学习法的成员搜索引擎选择算法，它具有个性化选择和选择速度快的优点；对基于加权合成法的搜索结果排序算法进行改进，提出了一种基于用户兴趣模型的位置／全局相关度的搜索结果排序算法。论文在社会化搜索的研究中，对一种结合文档内容的PageRank算法的应用领域进行扩展，将它的原理应用于对兴趣圈内的用户进行重要性评价，提出了一种计算用户人气度的ScoreRank算法；并提出了一种结合用户兴趣模型、用户收藏模型和收藏内容分析的收藏搜索结果的排序算法。(本文来源于《浙江大学》期刊2006-12-01）
韩婷[7]（2005）在《基于本体论的智能搜索引擎模型的研究》一文中研究指出在互联网信息日益膨胀的今天,搜索引擎成为人们获取信息必不可少的工具。但随着信息量的增大和行为方式的增多,传统的搜索模式逐渐暴露出许多问题,如词汇孤岛问题、表达差异问题、忠实表达问题和机械式匹配问题等。造成这些问题的本质原因是传统搜索引擎不能对用户输入的关健字进行词意分析和扩展,缺乏知识处理能力和理解能力。本文充分利用语义Web和本体论的相关技术理论,将本体论构建语义模型的能力应用到搜索的智能化研究当中,最终实现了一个基于本体的智能搜索模型SMBDI。研究内容包括基于本体的XML信息代理数据整合、基于概念的用户界面和查询处理过程及算法几个方面。 在深入分析信息代理DTD与本体论模式的关联基础上,提出了一种基于本体论的数据整合方案。该方案以整合网络中的XML信息代理实现大规模搜索为目标,通过路径映射理论实现了概念的语义整合,避免了由于表达差异造成的信息缺漏。同时,以真实概念标识底层数据有效地避免了机械式匹配问题,保证了结果的精确度。 基于统一语义考虑及用户搜索行为分析,设计了一种基于概念的用户界面。该界面突破了传统的界面模式,采用图形化的本体论导航、人性化的约束机制及自主的输出定制,更深刻的解决了查询的忠实表达问题,使人机交互更易理解。(本文来源于《广西大学》期刊2005-05-01）
沈建良[8]（2005）在《基于本体论的个性化信息搜索系统研究》一文中研究指出全文检索式搜索引擎越来越成为用户使用互联网的重要工具,它的技术直接来源于信息检索领域,并根据互联网的特点进行了大规模的改变。然而由于互联网本身的涉及学科众多,用户层次多样,随着互联网数据量的急剧增加,现有搜索引擎技术越来越不能满足用户的要求,在搜索结果中与用户搜索目的无关的网页比例不断增加,而用户很难在结果中顺利找到目标网页。 现在的搜索引擎不仅局限于简单返回数据库检索结果,还对这些结果进行再加工,判断哪些最符合用户搜索意图,然后优先排列最匹配的网页。这便是被称为搜索引擎“第一定律”的相关性原则,排序算法的效果直接影响了搜索引擎的使用效率。然而通用搜索引擎统一的返回结果无法满足不同用户的要求。 全文检索式搜索引擎是基于关键词匹配技术的,然而自然语言中存在多义词、近义词、同义词的现象,而且用户提供的关键词并不一定存在于目的网页中,因此关键词机械匹配技术并不能达到应有的查全率、查准率要求。而与英语不同,汉语不存在天然的分词标记,这更加降低了搜索引擎的查全率、查准率。 为更好地解决上述两个问题,业界一直在概念检索方向投入大量精力,然而在人工智能领域尚未发生重大突破之前,概念检索并不能得到很好的查询效果;矢量空间模型方法由于速度快、准确度高,成为当前搜索引擎用于判断结果网页相关度的一项标准技术。 针对以上两个问题,本文提出了一种基于本体论的解决方法,设计并实现了面向用户的智能信息搜索系统。本方法的基础是用户的目标网页中并不一定含有用户指定的关键词,而且通过其它关键词也一样可以得到用户的目标网页。搜索系统跟踪用户平时浏览的历史网页,形成静态本体,即个性化的关键词相关度数据库;在用户提出查询请求时,智能信息搜索系统根据静态本体,把用户关键词转换为动态本体,即搜索引擎所需的系统关键词,并调用元搜索引擎进行查询,之后把根据相关度排序后的结果网页提交用户,(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2005-02-01）
本体论搜索论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着互联网飞速的发展,互联网已经成为了世界上最大的信息资源库,越来越多的人选择搜索引擎作为查找信息的主要手段。但是面对如此巨大的信息量,如何快速、准确的找到某一领域的信息,成为了搜索引擎的研究重点。在这样的情形下,领域搜索引擎应运而生。然而目前的领域搜索引擎大都是只对关键字进行机械式的匹配,致使搜索引擎返回大量的结果,用户还需要对这些结果进行再筛选的工作。为了解决这个问题,本文在领域搜索引擎中引入了本体论的概念,希望借助本体论在语义表达方面强大的功能,来提高搜索引擎的在语义理解方面的能力。为了实现上述的想法,本文主要做了如下两方面的具体工作：1)园林树木领域本体的构建。首先介绍了本体的构建工具,并说明了本文采用Protege工具的原因；然后详细的讨论了本体的构建过程,并对每步都做了详细的分析；最后构建了园林树木领域的本体,并列出部分核心内容。2)面向园林树木领域的元搜索引擎系统的设计与实现。在系统的研究了本体论与搜索引擎两方面的知识后,为了验证在搜索引擎中引入本体论的可行性,本文实现了一个面向园林树木领域的元搜索引擎,并对系统的流程、主要模块进行了系统而且详细的介绍；还设计了和传统通用搜索引擎的对比实验,并对实验产生的结果进行了分析和总结。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
本体论搜索论文参考文献
[1].黄丽芬.语义网格本体论技术在网络精确搜索方法探析[J].装备制造技术.2012
[2].张鑫.基于本体论的领域元搜索引擎的研究与设计[D].兰州大学.2010
[3].霍旭东.基于本体论的智能搜索引擎的设计与实现[D].西安电子科技大学.2008
[4].赵亚莉,魏淑琴.基于本体论的数字图书馆搜索引擎的研究[J].现代情报.2007
[5].冯明星.基于本体论和聚类的P2P网络搜索方法研究[D].广西大学.2007
[6].李强.基于本体论的个性化和社会化元搜索引擎的研究[D].浙江大学.2006
[7].韩婷.基于本体论的智能搜索引擎模型的研究[D].广西大学.2005
[8].沈建良.基于本体论的个性化信息搜索系统研究[D].哈尔滨工程大学.2005