基于Jena的本体检索模型设计与实现

发布时间：2020-04-11 02:23

【摘要】：目前的信息检索工具主要是基于关键词匹配或内容分类目录进行查找,很少做进一步的智能化处理。因此,反馈给用户的是简单的相关信息,根本无法满足用户的检索要求。 本体论是对概念化的精确描述。利用本体论对资源的描述来检索,可以大大提高检索的效率和精确度。因此,基于本体的信息检索系统成为研究的重点。 本文首先综述了本体论在国内外理论和应用研究的进展。针对传统信息检索中存在的局限性,提出了以本体论为核心的基于语义的智能检索模型概念。本文重点研究了本体应用系统开发工具Jena的系统框架和主要构件,最后论述了基于“国共合作本体库”的语义检索系统模型的设计以及实现。
【图文】：

3.3.3RO「应用程序接口RDFAPI用来创建，解析，处理和查询RDF模型。Jnea定义了很多的接口来访问和处理RDF数据，如图3一2所示:图3一2RDFAPI的主要接口一个RDF图由许多三元组组成。而每个三元组又是由三个RDFNdo。构成。一个三元组可以用{predieate，subjeet，object}来表示。RDFNdoc接口为所有的可以作为一个RDF三元组一部分的元素提供了一个公共的基础。Resouree和Literal继承了RDFNode接口。

的推理机制还支持一种通用规则引擎(gneerciurelnegine)，可以用于很多RDF处理和转换工作。eJnaZ推理机制的全局架构图如下图3一4:图3一:JenaZ推理机制的全局架构图在应用程序中，我们通常使用MdoelFactory类把推理机与数据模型关联起来，以达到推理的目的。当使用查询来从RDF数据模型获取数据时，不仅能得到数据模型本身所含有的数据，而且可以得到由推理机制所产生的额外的数据。Jnea中包含的推理机:.传递推理(Transitivereasoner)，，基于传递属性的推理.RDFS规则推理(RDFSurlereasoner).OWLLite推理(OWLFBReasoner).DAMLmicro推理(DAMLmiero;easoner).通用规则推理(Gneerciurle;aeosner)，基于用户指定的规则所进行的推理在Jnea中如何获得一个推理机有下面几种方法:.工厂方法:对应每一种推理机都有一个推理机工厂(ResnoerFactory)类，例如DAMLMicroReasonerFactory
【学位授予单位】：武汉大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：G354

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本文编号：2623025