基于语义分析的糖尿病健康教育系统研究与实现
发布时间：2022-02-14 19:47
语义网是当前万维网的延伸和扩展,它能够让人和计算机协作效果更好。基于语义的糖尿病知识检索分析系统就是采用了语义网技术,实现了糖尿病知识的优化组织和管理,并且为更好的帮助用户查询到理想的糖尿病知识提供了可能。基于语义网的检索机制与传统的基于关键词的检索相比较更加智能,并且能够有效提供资源检索的查准率和查全率。糖尿病知识本体的建立是实现语义检索的关键。目前,糖尿病影响了全球很多人的生命。由于糖尿病病人的生活方式、预防保养和治疗等方面知识的宣传和普及能够极大地改善病人的生活质量。本文在糖尿病本体建立完成的基础上,设计了一个用户友好的糖尿病健康教育系统。对于本体的操作使用Jena来实现,使用Jena来计算本体概念类之间的语义相似度。但是语义相似度由多种因素决定,而且各种因素对语义相似度的影响各不相同。因为语义相似度影响因素的人为定义很大程度上影响到最终的结果,所以本文使用BP神经网络算法来更好地实现相似度算法,实现用户输入关键词在语义方面的扩展。这种方法能够更好地解决关键词查询带来的弊端,及其能够解决语义相似度算法受人为因素的影响,最终能够更好地实现语义相似度算法,从而使得搜索引擎能够达到很好...
【文章来源】：华东理工大学上海市211工程院校教育部直属院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
语义的基本关系
图2.2语义网体系结构F19.2.2SemantieWebArchitecture第一层:Unicode和U犯。Unicode是一个字符集，基本上包括了所有语言的字来处理资源的编码，U租用来唯一标识概念或资源。第二层:XML十NS+xmlschema。该层负责从语法上表示数据的内容和结构，用标准的语言将网络信息的表示形式、数据结构和内容分离。第三层:RDF+rdfschema。提供词汇嵌入的框架，在该框架下描述Web上的其类型。第四层:Ontologyvocabulary。用户可以定义概念及其各种资源之间的联系。第五到第七层:Logic、Proof、Trust。负责提供公理和推理规则。oniofogy通过对概念的严格定义和概念之间的关系来确定概念精确含义，表示的、共同认可的知识，从而解决计算机理解信息语义的问题。因此在语义网络中，具有很重要的地位，它是解决语义层面上网络信息共享和交换的基础。为了使得网络上应用程序使用方便，就应该具有一中通用的语言来描述本体，
(5)使用本体语言对糖尿病知识本体进行规范化描述。糖尿病知识本体分为5大类:糖尿病及其并发症，糖尿病知识，糖尿病的治疗，糖尿病的防治护理，糖尿病食谱。知识树如图3.1所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Lucene/Heritrix的垂直搜索引擎的研究与应用[J]. 白坤,耿国华. 计算机应用与软件. 2009(01)
[2]概念与文档的语义相似度计算[J]. 宋玲,郭家义,张冬梅,汤晓兵,高楠. 计算机工程与应用. 2008(35)
[3]Lucene搜索引擎[J]. 周登朋,谢康林. 计算机工程. 2007(18)
[4]基于Lucene全文检索引擎的应用研究与实现[J]. 管建和,甘剑峰. 计算机工程与设计. 2007(02)
[5]一种改进的本体语义相似度计算及其应用[J]. 李鹏,陶兰,王弼佐. 计算机工程与设计. 2007(01)
[6]基于Lucene的全文搜索引擎的设计与实现[J]. 何伟,薛素静,孔梦荣,杨正党. 情报杂志. 2006(09)
[7]基于Lucene的全文检索系统研究与开发[J]. 郎小伟,王申康. 计算机工程. 2006(04)
[8]基于语义依存的汉语句子相似度计算[J]. 李彬,刘挺,秦兵,李生. 计算机应用研究. 2003(12)
[9]句子相似模型和最相似句子查找算法[J]. 吕学强,任飞亮,黄志丹,姚天顺. 东北大学学报. 2003(06)
[10]基于语义计算的语句相关度研究[J]. 李素建. 计算机工程与应用. 2002(07)
博士论文
[1]国家农业本休协同建构与语义检索若干技术研究[D]. 陈叶旺.复旦大学 2009
[2]语义相似性度量及其在设计管理系统中的应用[D]. 邱明.浙江大学 2006
硕士论文
[1]BP神经网络算法在教务管理系统中对学业方向识别的研究与应用[D]. 王冠亚.中国海洋大学 2009
[2]基于BP神经网络的模拟电路故障诊断系统的FPGA设计与实现[D]. 孙垒.南京理工大学 2009
[3]基于混合式客户端蜜罐的恶意网址收集系统的设计与实现[D]. 李世勇.武汉科技大学 2008
[4]基于领域本体的网页信息采集与检索研究[D]. 吕玉鹏.大连理工大学 2008
[5]NPM项目管理系统及知识管理研究[D]. 陈洁.南京理工大学 2006
[6]一个Web本体的采集系统[D]. 周文彬.东南大学 2006
[7]基于Web服务的数据语义集成技术研究[D]. 陈欣.东南大学 2005
本文编号：3625163
【文章来源】：华东理工大学上海市211工程院校教育部直属院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
语义的基本关系
图2.2语义网体系结构F19.2.2SemantieWebArchitecture第一层:Unicode和U犯。Unicode是一个字符集，基本上包括了所有语言的字来处理资源的编码，U租用来唯一标识概念或资源。第二层:XML十NS+xmlschema。该层负责从语法上表示数据的内容和结构，用标准的语言将网络信息的表示形式、数据结构和内容分离。第三层:RDF+rdfschema。提供词汇嵌入的框架，在该框架下描述Web上的其类型。第四层:Ontologyvocabulary。用户可以定义概念及其各种资源之间的联系。第五到第七层:Logic、Proof、Trust。负责提供公理和推理规则。oniofogy通过对概念的严格定义和概念之间的关系来确定概念精确含义，表示的、共同认可的知识，从而解决计算机理解信息语义的问题。因此在语义网络中，具有很重要的地位，它是解决语义层面上网络信息共享和交换的基础。为了使得网络上应用程序使用方便，就应该具有一中通用的语言来描述本体，
(5)使用本体语言对糖尿病知识本体进行规范化描述。糖尿病知识本体分为5大类:糖尿病及其并发症，糖尿病知识，糖尿病的治疗，糖尿病的防治护理，糖尿病食谱。知识树如图3.1所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Lucene/Heritrix的垂直搜索引擎的研究与应用[J]. 白坤,耿国华. 计算机应用与软件. 2009(01)
[2]概念与文档的语义相似度计算[J]. 宋玲,郭家义,张冬梅,汤晓兵,高楠. 计算机工程与应用. 2008(35)
[3]Lucene搜索引擎[J]. 周登朋,谢康林. 计算机工程. 2007(18)
[4]基于Lucene全文检索引擎的应用研究与实现[J]. 管建和,甘剑峰. 计算机工程与设计. 2007(02)
[5]一种改进的本体语义相似度计算及其应用[J]. 李鹏,陶兰,王弼佐. 计算机工程与设计. 2007(01)
[6]基于Lucene的全文搜索引擎的设计与实现[J]. 何伟,薛素静,孔梦荣,杨正党. 情报杂志. 2006(09)
[7]基于Lucene的全文检索系统研究与开发[J]. 郎小伟,王申康. 计算机工程. 2006(04)
[8]基于语义依存的汉语句子相似度计算[J]. 李彬,刘挺,秦兵,李生. 计算机应用研究. 2003(12)
[9]句子相似模型和最相似句子查找算法[J]. 吕学强,任飞亮,黄志丹,姚天顺. 东北大学学报. 2003(06)
[10]基于语义计算的语句相关度研究[J]. 李素建. 计算机工程与应用. 2002(07)
博士论文
[1]国家农业本休协同建构与语义检索若干技术研究[D]. 陈叶旺.复旦大学 2009
[2]语义相似性度量及其在设计管理系统中的应用[D]. 邱明.浙江大学 2006
硕士论文
[1]BP神经网络算法在教务管理系统中对学业方向识别的研究与应用[D]. 王冠亚.中国海洋大学 2009
[2]基于BP神经网络的模拟电路故障诊断系统的FPGA设计与实现[D]. 孙垒.南京理工大学 2009
[3]基于混合式客户端蜜罐的恶意网址收集系统的设计与实现[D]. 李世勇.武汉科技大学 2008
[4]基于领域本体的网页信息采集与检索研究[D]. 吕玉鹏.大连理工大学 2008
[5]NPM项目管理系统及知识管理研究[D]. 陈洁.南京理工大学 2006
[6]一个Web本体的采集系统[D]. 周文彬.东南大学 2006
[7]基于Web服务的数据语义集成技术研究[D]. 陈欣.东南大学 2005
本文编号：3625163
本文链接：https://www.wllwen.com/yixuelunwen/swyx/3625163.html
