导读:本文包含了扩展本体论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:本体,局部分析,查询扩展
扩展本体论文文献综述
闫晓鹏[1]（2019）在《基于本体和局部分析查询扩展法》一文中研究指出传统的信息检索方法因检索词短少存在歧义性的问题,是降低查询效率的重要原因之一。提出一种基于本体和局部分析的查询扩展法,将本体技术引入局部分析查询扩展方法,以知识化形式描述信息,实现语义支持,有效提高扩展结果的准确性和相关性。(本文来源于《信息技术与信息化》期刊2019年09期）
闫晓鹏[2]（2019）在《领域本体的查询扩展和检索研究》一文中研究指出针对用户查询需求无法清晰准确地表述查询要求以及单一选项基于关键字查询的缺陷,以中华传统美食领域为背景,提出一种基于改进查询扩展法和描述逻辑的查询方法。该方法将本体相关技术应用到基于局部分析的本体查询扩展法中,利用描述逻辑良好的推理机制和知识表达能力将显示声明和定义的隐藏知识挖掘出来。结果证明,此方法能得到更精确的查询效果。(本文来源于《山东冶金》期刊2019年03期）
陆泉,江超,陈静[3]（2019）在《基于扩展疾病本体的电子病历大数据组织研究》一文中研究指出[目的/意义]电子病历大数据作为主要的医疗健康大数据,具有较高的研究与应用价值,但其多源异构特性阻碍了其有效利用,需要针对性研究其组织问题。[研究设计/方法]本研究从电子病历大数据与疾病知识体系的联系出发,提出了一个基于扩展疾病本体的电子病历大数据组织模型框架,通过多源知识聚合进行疾病本体知识体系扩展,进而基于扩展后的疾病本体知识体系进行电子病历大数据映射,实现了电子病历大数据的知识描述与组织。[结论/发现]利用维基百科与MIMIC数据集进行了实验验证,实验表明模型框架与方法行之有效。[创新/价值]本研究可以有效支持多源异构电子病历大数据的知识组织与多样化的精准数据访问,拓展了医疗健康大数据的组织与利用途径,有助于提升医疗健康大数据利用率。(本文来源于《图书情报知识》期刊2019年01期）
汤再江,徐享忠,薛青[4]（2018）在《可扩展作战管理本体语言研究》一文中研究指出指挥控制系统与作战仿真系统互操作是实战化训练环境建设的重难点问题,针对现有互操作语言语义描述不足问题,在研究作战管理语言、本体描述语言和可扩展标记语言的基础上,基于本体理论,提出可扩展作战管理本体语言(XBMOL),以可扩展标记语言XML为基础,从时间、空间等方面对C-BML进行扩展,在语义描述上对命令概念、时间、空间等嵌入语义标注,对XBMOL组成、6W1H语法结构、语义标注等进行详细描述,并基于XBMOL给出作战命令与仿真系统进行互操作的实例,XBMOL为指挥控制系统命令与仿真系统之间的互操作奠定语言基础。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2018年11期）
彭晨淼[5]（2018）在《融合本体与BTM特征扩展的短文本分类》一文中研究指出近年来,互联网以及社交通讯的飞速发展给许多企业带来了技术的革新。企业可以通过基于互联网社交平台的投诉反馈通道,快速地收集到各类产品评价及服务质量等投诉反馈信息。对反馈来的信息加以分析和利用的结果能够帮助企业快速了解客户需求,改进产品品质,从而提高销量,为商业决策提供强有力的技术支持。这类投诉反馈信息文本通常篇幅较短,具有实时性强、海量性、稀疏性、表达形式不规范以及样本分布不均衡等特点,不仅继承了短文本特点的同时本身又带有较多的领域特有词汇,这使得传统的改善短文本分类稀疏性的特征扩展方法在投诉类短文本分类中不能表现出较好的结果。本文主要对领域短文本分类中如何改善短文本分类稀疏性进行研究,并以Windows 10操作系统软件的投诉相关短文本为例,针对该类投诉短文本在分类中的特征稀疏性问题提出了一种融合本体与BTM特征扩展的短文本分类方法,为这类领域短文本的分类改善提供了一种思路,实验表明了本文方法能够有效提高短文本分类效果。本文研究的主要工作如下:(1)构建领域词汇本体。本体的任务是收集相关领域的知识,提供该领域中一致认可的词汇,并以不同层次的形式化结构给出这些词汇之间关系的明确定义,这和改善短文本特征稀疏方法的目标一致。因此,为了缓解Windows 10系统投诉短文本特征稀疏问题,本文以Windows 10系统领域特征词汇作为常识知识库,在Protégé软件上使用OWL编码语言构建适合于短文本分类的Windows 10系统领域本体,通过定义关系加强特征词之间的语义联系,并以本体词库作为短文本分类的领域特征词汇扩展集。(2)提出一种融合本体与BTM特征扩展的短文本分类算法。该方法是通过BTM主题模型对短文本语料集进行训练并预测来获得主题特征词,而后融合领域本体中的特征词汇与主题特征词汇构建扩展集合,并使用匹配规则的扩展方法将特征词汇作为短文本的部分特征扩充到原来的短文本中去。最后使用SVM分类算法对扩展后的短文本进行分类,并以扩展后的短文本分类结果作为原短文本分类结果。实验表明本文提出的方法能够有效缓解领域短文本在分类过程中的特征稀疏问题,从而提高了分类效果。(3)设计与实现了短文本信息处理平台。该平台是基于软件工程的思想结合本文的研究理论基础上设计的。该平台通过预处理模块、特征扩展模块以及分类模块这叁个模块实现了短文本信息处理的基本功能。经过测试,该平台能够满足领域短文本的分类要求。(本文来源于《广西师范大学》期刊2018-06-01）
范佳林[6]（2018）在《大数据背景下本体的存储、查询扩展及映射评价》一文中研究指出信息技术的发展,让我们即将步入5G时代,也使得产品信息的产生更加迅速、每天产生的信息量更加巨大。而物联网趋势的发展,又让不同领域的产品进行信息交互和跨界融合,使得产品在自身信息量骤增的同时还要增添与之相关的其他产品的信息,信息种类变得更加的多元和复杂。这一系列变化导致不同领域的产品本体无论从数量上,还是种类特征上都几乎跨越式地增长,这也给本体的相关领域研究带来了巨大挑战。首先,产品本体的数量和种类的扩大,使得用户借助传统的文件存储和关系型数据库存储本体的形式变得不再乐观,而且规模巨大的本体在查询上也带来响应时间长、查询复杂等问题;其次,用户不再满足于存储和查询等基础需求,对于查询结果的展示有着更高层次的期许,而目前大量的产品本体信息过载,使得不同用户个体很难找到自己中意的本体信息,用户对同一化的查询结果感到厌烦,对个性化的查询需求愈加强烈;最后,物联网的发展使得不同领域本体间的映射融合愈加频繁和迫切,用户对本体间映射关联的准确性更为关注,但目前的映射系统的评价标准却较为单一,难以全方位对本体映射系统进行考量和比较。所以在大数据时代背景下,从用户的角度思考,对于本体的研究主要具有“存储规模受限”、“查询较为复杂、缓慢”、“查询结果针对性不强”以及“映射系统评价标准单一”等四大问题。这四个问题都是从用户的角度出发,几乎包含了除本体构建之外的整个本体生命周期,而且在层次上逐渐递进,所以本文就从这四个问题出发,展开了相关研究,进而希望能够实现本体存储的“规模化”、本体查询的“快捷化”、查询扩展的“个性化”以及映射评价的“系统化”。本文首先提出了利用HBase数据库存储的形式来取代传统的文件存储和关系型数据库存储的形式,分别尝试将RDF本体和OWL本体两种形式的本体存储于HBase数据库中。对于RDF本体,本文探究了传统的基于关系型数据库的叁种存储模式在HBase中的适用情况,又提出了一种改进的存储策略,并进行了总结比较。对于OWL本体,本文也提出了一套基于HBase的存储逻辑,并从查询的角度探讨了其可行性。结合HBase本身的特点,优化了“存储规模受限”,以及“查询较为复杂、缓慢”的现况,实现了本体存储的“规模化”和本体查询的“快捷化”。其次,针对“查询结果针对性不强”的问题,本文将查询进行扩展,并将研究角度从本体本身的词汇、结构、语义等层面转移到用户习惯上,提出了较为完整的web日志处理逻辑过程,并应用这些逻辑实现了从普适性的本体查询扩展向个性化的本体查询扩展过渡,从而能够让用户在大数据背景下体验到更具针对性的本体查询结果展示,达到查询扩展的“个性化”的目标。最后,本文在综合目前学界关于映射系统评价的研究成果的基础上,提出了集本体本身角度的词汇层面、结构层面、语义层面以及用户角度的实用性这四个层面为一体的评价体系,且对各个层面的指标进行了详细描述和量化,以此希望能够改善本体“映射系统评价标准单一”的局面,完成映射评价的“系统化”的相关研究。(本文来源于《南京大学》期刊2018-05-23）
巩皓,杜军平,赖金财,梁美玉,王巍[7]（2017）在《基于本体和局部查询反馈的微博查询扩展算法》一文中研究指出传统的基于关键词匹配的查询方法因查询词短少,微博博文短小,容易引起歧义性,对查询效率有较大影响.提出一种基于本体和局部查询反馈的微博查询扩展算法,首先结合安全领域文档构建安全领域本体知识库,然后利用本体提供的语义知识对初始查询词进行扩展,再结合局部查询反馈对候选扩展词集进行筛选,最后通过二次查询和迭代操作得到最终查询结果.实验结果表明,基于本体和局部查询反馈的微博查询扩展算法比基于关键词的查询扩展算法、基于本体的查询扩展算法和基于"伪相关反馈"的查询扩展算法有更好的查全率和查准率.(本文来源于《南京大学学报(自然科学)》期刊2017年06期）
王盈辉[8]（2017）在《基于属性短内容相似度计算的层次化本体自动扩展》一文中研究指出目前网络上数量庞大的数据信息,大多以HTML页面的形式被展示,由于HTML标记语言自身的特点,现有的大量数据往往不具有良好的组织与结构。另外,还存在多个概念表达同一语义的情况。那么,语义网不但可以将数据的表达形式和内容本身分离开,还通过定义一个领域内的公共本体,对不同概念表达同一语义的情况进行消歧,以实现计算机对数据的直接处理和理解。构建好的本体不应该是一成不变的,它应该随着数据的增加而不断更新扩展。本体的概念层级结构依据概念间的上下位关系对概念进行组织并存储大量的概念实例—实体。因此本体的更新扩展问题涉及到的两个最重要的问题分别是新实体的插入更新与新概念的定义更新。本文我们提出了一个自动化的解决方法来对本体进行更新,该方法可以向本体的概念层级中插入新实体,同时生成新的概念并将其插入概念层级中合适的位置。我们所用的方法仅仅需要有关新实体描述的很有限的信息,例如每一个实体自身所包含的属性。解决方法是综合了概念层级的结构和实体属性的文本内容这两方面的优势而提出的一种策略,其中实体属性的文本内容用来衡量一个实体和一个概念间的相似度,而概念层级的结构用来决定计算实体和哪一个概念间的相似度。我们提出的方法中用到的相似度度量方法,也结合了概率和规则两种因素。为了检验我们提出的方法的实际效果,我们在中文维基百科数据上进行了实验,即向已存在的中文维基百科概念曾经中插入新实体和形成新的概念对其进行扩展。在新实体插入的实验中,大多数情况下我们的方法表现较好,综合策略的表现优于仅仅使用了单一策略的方法。对概念层级第一层和第二层的概念进行新实体插入时,表现最好的实验的准确率都高于0.85。此外,在将新实体插入概念后,我们还基于实体属性和属性值的相似度度量方法,对概念中存在和新实体同名的情况进行区分。在新概念生成的实验中,基于实体属性的聚类方法在大多数情况下也表现良好。(本文来源于《天津大学》期刊2017-11-01）
冯雪[9]（2017）在《DICOM本体的模糊语义扩展与智能查询技术研究》一文中研究指出PACS 系统即 Picture Archiving and Communication System,也称医学影像信息系统,与医院信息系统HIS(Hospital Information System)、检验信息系统LIS(Laboratory Information System)、电子病历系统 EMRS(Equipment Maintenance Reporting System)等系统共同构成了现代数字化医院的应用体系。PACS系统以数字化医疗影像的采集、传输、存储和诊断为核心,解决放射科等医学图像产生科室的数字化流程问题,并进一步解决图像处理、数据挖掘等高级应用问题。PACS系统的一系列核心功能,如图像采集、图像传输、图像存储、诊断报告等都基于一个国际标准 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine),即医学数字成像和通信标准,当前基于DICOM标准的各项科学研究成为数字医疗领域的一大热点问题。DICOM标准给放射学流程带来了革命性的改变,变传统检查流程为全数字化的工作流程,使高级医学图像应用成为可能。DICOM数据是.dcm后缀,表明这是一个遵循DICOM标准的图像数据。DICOM图像数据包含相关的图像序列和一个头文件,头文件依照DICOM标准的定义包含有图像相关的语义,如患者相关信息、检查设备相关信息、诊断描述相关信息等。这些信息给对应的图像序列营造了一个丰富的语义环境,赋予了对应的图像序列一个丰富的语义标识,为针对这个图像序列的语义挖掘奠定了基础。PACS系统经过长年的使用生产了大量的DICOM图像数据,这些数据囊括了各个医疗学科的相关图像,图像携带了各个学科的语义信息,整个DICOM数据库就是一个医疗全学科诊断学知识库。基于它的语义特性,该数据库已成为数字医学管理和研究的重要对象,如何对其进行科学的组织和管理,使其在医疗、科研、教学中发挥应有的作用,成为DICOM标准相关研究的一个热门课题。语义Web技术可以很好的解决DICOM数据的语义重用问题,它基于描述逻辑和本体论等相关技术对领域信息进行描述和逻辑推理。目前大量的研究工作致力于语义Web相关技术。从构建的角度来看,DICOM数据库包含大量诊断语义信息,为了使相关应用能够对其访问和处理、重用和共享,从中抽取本体和描述逻辑知识库已经成为DICOM标准研究领域中的一个热点。从存储的角度来看,DICOM本体和描述逻辑知识库是规模庞大的,如何有效地存储进这些资源变得越来越重要。应当指出的是,PACS系统应用中存在着不精确和不确定信息,尤其是诊断语言中因个语言人习惯、同义词、近义词的使用等而使图像携带的诊断信息含有更多的不确定性和不精确性。为了表示与推理类似现实应用中广泛存在的模糊知识,使语义Web具有处理模糊知识的能力,当前已有大量的研究工作致力于本体的模糊扩展,相应的,模糊本体的抽取、存储和查询也成为热点研究问题。从知识重用的角度看,构建模糊DICOM本体的目标是在其上实现智能查询。因此,面向模糊本体的模糊语义查询扩展技术和查询优化技术也是一个重要的研究方向。DICOM早期版本给出了结构化报告SR(Structured Report)的信息对象IOD(Information object definition)的定义,在最新的2015版中对其进行了升级,使SR符合HL7(Health Level 7)标准。SR将DICOM图像数据诊断报告按照标准结构组织起来,并使用代码表达诊断医学的相关概念,解决了传统的诊断报告与图像数据分离的问题,也使DICOM图像数据携带了更多的诊断医学领域的语义信息。目前,关于DICOMSR的开发与应用研究,已经成为国内外研究的热点,然而问题与挑战依然存在。目前,精确化定义的SR并不能表示实际应用中的模糊语义,也无法解决用户的模糊查询问题。纵观国内外,目前并没有将模糊技术应用于DICOM SR的扩展和查询的研究。为此,本文系统地研究了 DICOM标准的模糊化扩展和智能语义查询问题,具体的研究工作包括以下五个方面:(1)针对PACS系统和DICOM标准的特点,分析了 DICOM标准模糊化扩展的技术路径,首先在已有研究工作的基础上给出了 PACS系统本体演化和DICOM标准模糊化扩展中的4种数据描述模式的经典形式化模型,包括PACS系统的ER概念模型、关系数据库模型、XML模型、OWL本体模型定义,并进一步基于模糊理论对这4种经典模型进行模糊化扩展,提出了这4种模型的模糊逻辑扩展的形式化定义。最后基于经典关系模式到本体的映射方法给出了映射方法的模糊化扩展,用于实现从PACS系统的模糊关系模式到模糊DICOM本体的映射。(2)研究了 DICOM标准的模糊语义扩展。首先提出了 PACS系统和DICOM标准领域知识的获取和表示方法,之后提出了一个基本DICOM本体知识模型,并基于模糊集理论研究了基本DICOM本体的模糊知识表示和语义扩充。给出了模糊DICOM本体的基本信息模型,在此基础上研究了模糊DICOM本体的编码方案、关系类型和映射方法。给出了模糊DICOM本体的构建方法,研究了构建过程中关于模糊DICOM本体中的类、属性和属性关系、属性约束及关系的OWL表示,并给出了验证所构建本体的逻辑性的方法。最后研究了模糊DICOM本体的持久化方法,给出了一个模糊DICOM本体的总体存储框架,并对该方法进行了实验与分析。(3)为对扩展后的模糊DICOM标准模型进行智能查询,研究了针对模糊逻辑的查询推理方法。基于智能查询的技术路径研究了模糊描述逻辑的查询语言、查询应答、语义推理和语义匹配的形式化模型,并给出了相应的实例,提出了面向模糊逻辑查询推理的FDLQ推理机算法,并给出了实验结果与分析,对实现模糊DICOM本体的智能查询奠定了技术基础。(4)基于DICOM标准的模糊化语义扩展以及模糊描述逻辑的查询推理方法,提出了面向模糊DICOM本体的语义查询处理方法。研究了模糊DICOM本体的语义查询的基本过程、形式化技术和查询扩展,提出了基于用户偏好的智能查询处理方法。给出了模糊DICOM本体的语义查询引擎的设计,并研究了基于该查询引擎的优化技术。最后将研究内容应用于模糊DICOM本体的语义查询,并进行了实验,给出了结果分析。(5)基于DICOM标准关于结构化报告SR的定义,提出了基于模糊DICOM本体的模糊化结构化报告FSR。首先研究了结构化报告SR中关于数值和诊断的XML表示,然后将其扩展到FSR的XML表示。最后给出了 FSR的智能化查询系统的总体框架和功能实现,并对系统的应用效果进行了实验和评估。本文的研究工作构建了 一个较为完整的模糊DICOM本体智能化查询的理论框架,已经取得了系列原创性的研究成果,从而为语义Web和PACS系统图像数据库之间语义互操作的实现奠定了坚实的理论基础,同时也为模糊DICOM本体管理的实现提供了有效的技术支持。(本文来源于《东北大学》期刊2017-06-01）
武鹏[10]（2017）在《基于领域本体的文化资源查询扩展方法及其应用》一文中研究指出随着“互联网+”和信息化进程的不断加快,各种各样的信息呈“爆炸式”增长,如何在浩如烟海的信息资源中快而准的检索到用户所需的信息,成为目前大多数检索系统亟待解决的难题。基于传统的单一关键词匹配查询方法虽然在词汇匹配层面暂时解决了用户的查询需求,但是查询结果不尽人意,无法解决由于“一词多意”或者“一意多词”造成的查询率和召回率失衡的问题,难以满足用户的检索需求。本体作为在人工智能领域能与计算机交流的逻辑语言,在检索领域发挥了重大的作用,不仅能支持语义概念间的关系,而且能被共享和形式化。论文把本体技术引入到基于领域本体的文化资源查询系统中,充分挖掘了土家音乐文化资源之间的语义关联性,提高了系统的检索性能,从而在语义层面上满足了用户的查询需求,为土家音乐文化资源的学习、保护和发展打下了良好的基础。首先,论文对本体的相关理论概念进行了研究,梳理了本体的构建原则、构建方法、构建过程、编码语言和构建工具等,同时又根据土家音乐文化资源独有的资源属性,梳理土家音乐文化资源的相关概念、数据属性、对象属性等,并对其进行模型化,最终构建出了土家音乐文化资源领域本体。其次,论文对查询扩展技术进行了研究,提出将土家音乐文化资源领域本体引入到查询扩展中,该方法的基本思路是在基于局部分析的查询扩展方法中引入本体技术。本体技术能够提供可以共享的、形式化的、明确的、概念化的表示信息,使其以语义化的形式提供查询扩展库,能够改善基于局部分析的查询扩展过程,将二者结合能够有效的提高查询的准确率。通过计算本体内部概念之间的相似度,把在设定阈值之内的概念与检索词—并加入到查询词库,利用Jena对本体的解析技术,实现对土家音乐文化资源的本体库的检索功能,并将查询结果返回给用户。最后,与Solr搜索引擎技术结合,最终设计并实现了基于领域本体的文化资源检索系统。利用论文中提出的将本体技术引入到查询扩展的方法,实现对用户的查询词进行推理和扩展,最终得到查询结果。通过与基于关键词查询匹配方法对比,验证了该方法的有效性,通过对比实验结果可得,基于土家音乐文化资源领域本体的检索系统能有效的提升检索的性能和满足用户的查询需求。(本文来源于《华中师范大学》期刊2017-05-01）
扩展本体论文开题报告
（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：
针对用户查询需求无法清晰准确地表述查询要求以及单一选项基于关键字查询的缺陷,以中华传统美食领域为背景,提出一种基于改进查询扩展法和描述逻辑的查询方法。该方法将本体相关技术应用到基于局部分析的本体查询扩展法中,利用描述逻辑良好的推理机制和知识表达能力将显示声明和定义的隐藏知识挖掘出来。结果证明,此方法能得到更精确的查询效果。
（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。
扩展本体论文参考文献
[1].闫晓鹏.基于本体和局部分析查询扩展法[J].信息技术与信息化.2019
[2].闫晓鹏.领域本体的查询扩展和检索研究[J].山东冶金.2019
[3].陆泉,江超,陈静.基于扩展疾病本体的电子病历大数据组织研究[J].图书情报知识.2019
[4].汤再江,徐享忠,薛青.可扩展作战管理本体语言研究[J].系统仿真学报.2018
[5].彭晨淼.融合本体与BTM特征扩展的短文本分类[D].广西师范大学.2018
[6].范佳林.大数据背景下本体的存储、查询扩展及映射评价[D].南京大学.2018
[7].巩皓,杜军平,赖金财,梁美玉,王巍.基于本体和局部查询反馈的微博查询扩展算法[J].南京大学学报(自然科学).2017
[8].王盈辉.基于属性短内容相似度计算的层次化本体自动扩展[D].天津大学.2017
[9].冯雪.DICOM本体的模糊语义扩展与智能查询技术研究[D].东北大学.2017
[10].武鹏.基于领域本体的文化资源查询扩展方法及其应用[D].华中师范大学.2017