基于信息网模型的Web实体语义信息搜索平台

发布时间：2018-03-11 05:27

本文选题：语义表示和建模　切入点：信息网模型　出处：《计算机工程》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：Web上实体信息过于分散且缺乏语义,传统基于关键词匹配的搜索引擎往往因缺少上下文等语义信息,无法搜索到精确的结果。为了对Web数据进行精确查找,使用信息网模型(INM)对Web数据进行语义表示和建模,将实体的所有语义信息组织在一个对象中,快速获取实体完整的语义信息。基于INM构建复杂语义数据库,设计实现一个可对教育领域相关实体信息进行精确搜索的TLDW系统。实验结果表明,该系统初次查询时间均在100 ms内,其搜索结果包含实体的上下文关系等多种语义信息,缓存优化后的搜索结果可在20 ms内完成。
[Abstract]:The entity information on Web is too scattered and lacks semantics. Traditional search engines based on keyword matching are often unable to find accurate results because of the lack of context and other semantic information. The information network model (INM) is used to represent and model the Web data. All the semantic information of the entity is organized into one object, and the complete semantic information of the entity is obtained quickly. The complex semantic database is constructed based on INM. This paper designs and implements a TLDW system which can accurately search the relevant entity information in the field of education. The experimental results show that the initial query time of the system is within 100ms, and the search results contain a variety of semantic information, such as the context of the entity, etc. Cache optimized search results can be completed within 20 Ms.
【作者单位】：武汉大学计算机学院;湖北大学计算机与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61202100) 软件工程国家重点实验室开放基金(SKLSE2012-09-20)
【分类号】：TP391.3

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