基于语义Web的智能搜索的研究

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随着计算机技术的发展,互联网不断普及并已成为日常生活中获取知识和资源的重要途径,越来越多的人通过搜索引擎在互联网中寻找信息,但是由于传统的搜索引擎对信息资源缺少统一的语义描述,所以搜索引擎很难找到用户所真正关心的信息内容。因此,对于搜索引擎的智能化、语义化探索是搜索引擎研究的重要课题。本文分析研究了智能搜索引擎的发展现状,以及语义网和本体论等相关技术。在对传统搜索引擎和基于语义的搜索引擎进行了深入的分析、研究基础上,融合信息检索技术,结合语义网、本体知识的特点,给出了一个基于语义的搜索引擎模型方案。本文将该模型分为三个设计重点,即本体库的设计、语义推理引擎和本体匹配算法的设计与实现。语义检索的基础是实现信息的形式化、语义化表示,并且对信息可以进行语义扩展。通过构建本体库可以将知识信息形式化的表示。语义扩展可以通过语义推理和本体匹配算法实现。概念一权向量组匹配算法是一种优秀的本体匹配算法,但它的适用范围窄,在概念不共享的情况下,准确性较差。本文针对这些缺点,引入语义相似度概念对其优化,提出了基于语义相似度的本体匹配算法,扩大了适用范围,提高了准确性,并对引入的语义相似度算法进行了相应改进。最后,对基于语义的搜索引擎模型中的算法进行实验。实验分成了三个部分,第一个实验通过领域本体对语义推理的可行性进行了验证。第二个实验对本文提出的语义相似度算法进行实验,并验证了算法可以有效地计算语义相似程度。第三个实验通过对概念—权向量组匹配算法和基于语义相似度的本体匹配算法的对比实验,验证了改进算法在适用范围和准确性方面的提高。
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