导读:本文包含了语义搜索引擎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,GoPubMed,语义搜索引擎,知识发现
语义搜索引擎论文文献综述
盛东方,孙建军[1]（2015）在《基于语义搜索引擎的学科知识服务研究——以GoPubMed为例》一文中研究指出大数据环境下,人与大规模数据量之间的交互成为重要议题。从语义层面进行知识组织、挖掘和服务是学科知识服务转变的必然要求。生物医学领域的GoPubMed是基于GO本体和MeSH主题词表的语义检索工具,本文介绍了GoPubMed的工作原理与关键技术,通过一个检索案例展示了其知识分类、计量与导航的服务功能。最后,从基于学科本体的知识组织、基于语义挖掘的知识发现和面向主题的知识可视化叁个角度总结GoPubMed对学科知识服务的启示。(本文来源于《图书情报知识》期刊2015年04期）
黎明,吴跃,陈佳[2]（2015）在《基于语义搜索引擎的云资源调度》一文中研究指出针对现有云资源调度存在的非自动调度、云资源的非优化使用等问题,提出了采用语义搜索引擎(semantic search engine,SSE)实现云资源调度的有效方法。SSE是由美国加州大学欧文分校与电子科技大学联合开发的,它利用云资源与云用户请求的语义信息构造相应本体,进行资源的较优匹配,自动、快速地为云用户需求建立一个优化的解决方案。首先,给出了基于SSE的云资源调度体系结构;其次,给出了SSE的体系结构、SQDL&SCDL匹配器的本体构造方法。仿真实验表明,基于SSE的云资源调度比传统的云资源调度的点对点通信性能提高了约15%,子任务执行时间减少了约18%,表明它是一种可行且高效的云资源调度方法。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2015年12期）
韩倩倩[3]（2015）在《传统搜索引擎与语义搜索引擎检索服务比较研究——以雅虎和Kngine为例》一文中研究指出以雅虎和Kngine为例,介绍传统搜索引擎和语义搜索引擎的检索服务,对两者作比较分析,指出传统搜索引擎的不足和语义搜索引擎的优势,并对未来搜索引擎的发展做出展望。(本文来源于《信息通信》期刊2015年04期）
沙吾提江·亚森[4]（2015）在《基于本体的维吾尔语语义搜索引擎的研究与实现》一文中研究指出随着新疆经济的飞速发展,新疆少数民族语言网站建设也进入了新的发展阶段,其中,维吾尔文网站也形成了一定的规模,据有关部分2013年年底统计数据,新疆地区少数民族语言文字网站数超过几万,新疆上网用户突破1094万。所以,研究开发一个支持多语种的搜索引擎系统,为新疆的少数民族上网用户的本民族语言文字信息检索提供方便,开发多语种搜索引擎系统对少数民族地区教育和经济发展,提高本地区的信息化水平有着非常重要的意义。基于本体的智能化搜索引擎对互联网应用,互联网发展影响很大,通过智能化搜索引擎发现和累计有用信息,及时发现并去掉社会有害信息,对促进社会经济,文化,教育发展有很大的作用和积极的意义。基于本体的智能化搜索引擎的研究对新疆经济、文化、教育建设的高速稳定发展及网络不良信息的及时发现和消除具有非常重要的意义。但是维吾尔文字库编码标准化工作比较晚,维吾尔文网站建设起步比较晚等各种原因,到目前为止还没有一个针对维吾尔文网站的比较实用的搜索引擎系统。虽然出现了一些基于开源框架的搜索引擎网站系统,但这些搜索引擎系统信息检索能力较差,返回的搜索结果往往不尽人意,查全率和查准率上远远不能满足用户的需求,信息检索在用户关键字智能处理方面能力缺乏,用户寻往往寻找不到自己感兴趣的内容。这对维吾尔族网民在共享维吾尔文网络资源,网上检索信息带来了极大的不便,并影响了少数民族地区信息技术的发展。本文以维吾尔语的搜索引擎系统及其特点为研究课题,从维吾尔语语义本身的角度来研究语义搜索,建立维吾尔语搜索引擎搜索模型,重点分析基于维吾尔语的网络爬虫技术,维吾尔文编码处理技术,及基于本体维吾尔语信息检索技术,维吾尔文网页识别分析及维吾尔文在线处理技术,Android客户端维吾尔文显示技术等一些关键技术问题。(本文来源于《电子科技大学》期刊2015-03-25）
祝云凯[5]（2014）在《基于统计特征的语义搜索引擎的研究与实现》一文中研究指出资源搜索是资源管理中不可或缺的关键技术,其根据用户请求返回相应资源集。传统的资源搜索采用基于关键字匹配的方法,通过匹配的结果返回精确的资源。但是,自然语言中存在多词同义、一词多义等不确定性因素,相同概念可以有多种不同的表述方式,因此传统的资源搜索存在以下两个问题：一是用户很难用关键词或者关键词串来表达真正需要查询的内容；二是简单依据包含相同词的多少来判断两篇文档的语义相似度可信度低。本文基于神经网络语言模型从统计特征角度挖掘词和文档的潜在语义特征,在词方面提出基于词向量的中文同义词提取算法,在文档方面引入文档语义特征训练模型,结合NBSVM-bi算法在情感分析领域提高了准确率。针对由于查询输入偏差而导致信息丢失的问题,本文提出基于神经网络语言模型中的CBOW和Skip-Gram模型提取词向量,结合随机森林分类器算法实现中文同义词提取的算法,通过同义词拓展有效解决了由于用户查询输入偏差导致信息丢失的问题。针对文档相似度计算问题,本文引入文档向量改进CBOW模型和Skip-Gram模型,将文档向量和词向量联合输入神经网络模型进行训练,最终得到的文档向量可视为文档的语义特征。基于语义特征的文档相似度计算解决了基于共同出现词个数的文档相似度计算方法可信度低的问题。最后,本文在词向量和文档特征向量的研究基础上,实现了针对电视节目的语义搜索引擎。利用同义词提取算法得到同义词及其相似度,用于查询拓展,提高了文档的查全率；利用基于离线数据训练得到的文档语义特征作为离线特征,改进文档的搜索排序,将语义相关度更高的文档优先返回给用户。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2014-12-02）
孙婷婷[6]（2014）在《物联网语义搜索引擎的研究与实现》一文中研究指出物联网是新一代信息技术的重要组成部分,近些年来受到人们的广泛关注。物联网的核心是“物物相连,感知世界”,随着越来越多的智能设备接入互联网,逐渐形成了物与物、人与物、人与人之间的信息共享理念。但是面对数以亿计的物理实体,如何通过物联网搜索服务快速获得设备资源是我们面临的严峻挑战。因此,物联网语义搜索引擎的研究与实现,对于物联网搜索服务的意义重大。由于传统关键字搜索不能很好地理解用户的搜索意图,从而导致搜索的查全率和查准率较低。因此,我们引入了语义,以本体为依据,提出了一种物联网语义搜索引擎的模型架构,并对其相关模块进行研究和实现。主要研究点与创新点如下：1.研究了语义网及本体的内容,构建了一个物联网领域的本体首先了解了语义网概念及其分层架构,阐述了语义网对语义搜索的意义,并引出了本体概念。然后研究了本体的定义、层次结构及构建规则,利用本体构建工具构建了一个物联网领域的本体。2.研究了语义物联网,提出了语义物联网的体系架构考虑到物联网资源的多样性和异构性,为了实现这些异构知识的共享和融合,在传统物联网的架构上补充了语义抽象层,研究了语义物联网的概念及逻辑架构,提出了语义物联网针对实际开发系统的体系架构。3.提出了物联网语义搜索引擎架构,研究了基于本体与基于同义词词林的语义相似性算法根据物联网语义检索的需求,提出了物联网语义搜索引擎的体系架构。为了对用户的查询关键字进行扩展,着重研究了基于本体和基于同义词词林的语义相似度算法。4.设计并实现了物联网语义搜索引擎系统,对系统进行了测试和评价基于物联网语义搜索引擎的理论架构,结合开发工具,设计并实现了整个搜索系统,完成了物联网爬虫及解析、构建索引、查询扩展、用户查询界面设计等部分,然后对系统进行了测试和评价。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2014-12-01）
黄永猛[7]（2014）在《基于Nutch的语义搜索引擎的研究》一文中研究指出近年来互联网技术得到了迅速发展,网络信息资源越来越丰富,面对浩瀚的网络信息,搜索引擎成为人们快速获取网络信息的主要工具。传统的搜索引擎在响应用户请求的过程中,只是进行了简单的关键词在文档中出现的词频来匹配,无法准确定位关键词和搜索结果的相关性,常常使检索结果中出现很多不是用户真正需求的内容,使得搜索引擎的查准率低下这一问题依旧得不到有效改善。本文对语义搜索这一概念进行阐述,通过构建语义库,建立语义列表,让计算机能够“理解识别”人类语言,从而能够更好的为用户检索提供服务,利用人工智能帮助用户实现人性化的搜索,最大限度地避免出现信息检索的灰色地带。本课题具体的研究内容和成果如下：首先,对语义网层次、语义搜索的概念以及构想,搜索引擎的架构做了详细的介绍。其次,针对目前现有的搜索引擎无法准确的“理解”关键词语义信息,只是单纯地依靠关键词匹配进行信息搜索这一问题,提出了自己的见解,并结合前人研究的基础上,构建了基于语义搜索的语义库。再次,本文设计小型语义搜索系统来模拟语义搜索的具体过程。通过构建关系数据库来模拟语义库,利用开源工具Nutch来实现信息的搜索。本项研究设计的思想是用户通过关键词来搜索,首先进行的是在语义库中的语义匹配,然后根据相关性的大小来输出检索信息。考虑到语义库信息的完整性和准确性问题,这里本文做的是检测用户输入的关键词和对检索结果的点击统计,然后定时的对语义库中的信息进行维护更新。通过语义库系统的设计和相关结果的分析,语义库系统和传统的搜索引擎相比,具有较高的查准率,对于语义信息搜索领域具有很高的研究价值。(本文来源于《湖北大学》期刊2014-05-21）
韦丽红[8]（2014）在《面向语义网的语义搜索引擎关键技术研究》一文中研究指出随着计算机应用技术的不断发展和网络信息技术的进步,人们的生活和工作以及商品社会的流通和交换都进入了快速的网络信息化时代。人们只需要简单的轻触鼠标就可以了解到世界各地的信息,同世界范围的人进行交流、沟通和分享信息。之所以能够如此简单的实现信息的查找和定位,都要归功于网络搜素引擎技术。该文就面向语义网的语义搜素引擎关键技术进行详细的讨论和研究,希望为网络搜素引擎技术的提高和发展提供一些借鉴和参考。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2014年12期）
汪志群[9]（2014）在《基于云计算的语义搜索引擎探究》一文中研究指出现阶段,云计算属于IT界相当热门的一个名词。各大IT公司、科研机构、高校都投入了巨大的人力物力来研究这一新兴事物。近年来,宽带速度不停提高,人们对存储设备的容量要求也越来越高,因此如果能把存储和计算都放在云端进行实现,就可以为用户解决不少不必要的问题。本文提出了基于云计算的语义搜索引擎研究,重点介绍了基于DHT的全分布网络语义搜索算法。(本文来源于《电子测试》期刊2014年08期）
岳盼盼,王小正,王伊玲[10]（2014）在《教育资源语义搜索引擎的研究与设计》一文中研究指出本文从教育网络资源搜索的需求考虑,在开源技术Hadoop和Nutch的基础上设计了一个面向基础教育领域的基于本体的语义搜索引擎系统框架。最后,本文对如何实现语义搜索的关键技术进行了重点研究,具有一定的指导意义和参考价值。(本文来源于《福建电脑》期刊2014年03期）
语义搜索引擎论文开题报告
（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：
针对现有云资源调度存在的非自动调度、云资源的非优化使用等问题,提出了采用语义搜索引擎(semantic search engine,SSE)实现云资源调度的有效方法。SSE是由美国加州大学欧文分校与电子科技大学联合开发的,它利用云资源与云用户请求的语义信息构造相应本体,进行资源的较优匹配,自动、快速地为云用户需求建立一个优化的解决方案。首先,给出了基于SSE的云资源调度体系结构;其次,给出了SSE的体系结构、SQDL&SCDL匹配器的本体构造方法。仿真实验表明,基于SSE的云资源调度比传统的云资源调度的点对点通信性能提高了约15%,子任务执行时间减少了约18%,表明它是一种可行且高效的云资源调度方法。
（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。
语义搜索引擎论文参考文献
[1].盛东方,孙建军.基于语义搜索引擎的学科知识服务研究——以GoPubMed为例[J].图书情报知识.2015
[2].黎明,吴跃,陈佳.基于语义搜索引擎的云资源调度[J].计算机应用研究.2015
[3].韩倩倩.传统搜索引擎与语义搜索引擎检索服务比较研究——以雅虎和Kngine为例[J].信息通信.2015
[4].沙吾提江·亚森.基于本体的维吾尔语语义搜索引擎的研究与实现[D].电子科技大学.2015
[5].祝云凯.基于统计特征的语义搜索引擎的研究与实现[D].北京邮电大学.2014
[6].孙婷婷.物联网语义搜索引擎的研究与实现[D].北京邮电大学.2014
[7].黄永猛.基于Nutch的语义搜索引擎的研究[D].湖北大学.2014
[8].韦丽红.面向语义网的语义搜索引擎关键技术研究[J].电脑知识与技术.2014
[9].汪志群.基于云计算的语义搜索引擎探究[J].电子测试.2014
[10].岳盼盼,王小正,王伊玲.教育资源语义搜索引擎的研究与设计[J].福建电脑.2014