基于领域本体的网络智能搜索模型研究与实现

论文摘要

随着信息时代的到来,人们对信息的需求日益膨胀。众多的搜索引擎成了个人在Internet上获取信息的主要方式。搜索引擎是基于信息检索技术发展起来的。然而,传统的搜索引擎在实现语义网和基于语义的智能搜索方面做的不足,这导致智能信息检索成为学术界的一个新的研究重点。其中,基于本体的语义Web的使用已经成为了此类研究中的热点,然而在现有中文体系中,对基于领域本体的语义Web在面向Internet的网络搜索中的应用研究发展并不现实深入,本文从追求研究的现实意义的角度,从现有基于本体的语义智能检索系统的不足出发,提出了新的设计思路来改善中文智能搜索引擎的质量,并建立了基于股票证券领域本体的网络智能搜索模型StockOntoSearch(SOS)系统。本文的主要研究内容和成果有:1.构建面向股票证券领域的本体库,利用Google搜索引擎的底层服务,将基于本体的语义网技术融合进传统的搜索引擎,实现了面向专业领域的语义搜索,提供专业化的优于大型通用搜索引擎的网络信息检索服务。2.在设计中利用用户搜索行为学上的特点,发掘出比以往依赖用户输入的关键词更多的用户需求线索,充分利用这些信息,帮助语义推理引擎更有效的分析出用户的确切需求,提高搜索结果集的查准率。3.利用分层继承的信息展现层设计技术,借助本体库资源,设计出更容易被用户接受的人机接口智能化界面。提供与以往分类/聚类,以及语法相似度匹配不同的,启发式问题激发的搜索导航服务。从新的方向利用本体提供智能服务,提高语义分析的质量。本文对为研究而构建的StockOntoSearch模型系统设计了实验,所获的实验数据从一定程度上验证了我们的设计思想和理念,也显示出我们的研究对提高信息检索的查全率和查准率的有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 搜索引擎的研究现状
• 1.3 研究目标与意义
• 1.3.1 研究目标
• 1.3.2 研究意义
• 1.4 本文的研究内容
• 1.5 本文结构
• 1.6 本章小结
• 第二章 相关技术研究
• 2.1 智能搜索
• 2.1.1 智能搜索的含义
• 2.1.2 智能搜索引擎
• 2.1.3 智能搜索引擎中的技术
• 2.2 语义Web
• 2.2.1 语义网概念
• 2.2.2 语义网的体系结构
• 2.3 领域本体
• 2.3.1 本体
• 2.3.2 领域与本体
• 2.3.3 本体在智能搜索中的应用研究
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于本体的语义检索模型
• 3.1 StockOntoSearch 模型系统
• 3.2 模型的详细设计
• 3.2.1 功能模块设计
• 3.2.2 Google Ajax Search API
• 3.2.3 客户端开发
• 3.2.4 服务器端开发
• 3.2.5 业务层开发
• 3.3 本章小结
• 第四章 语义相关的关键技术设计与实现
• 4.1 本体构造
• 4.1.1 本体建构方法
• 4.1.2 本体编码和建构工具
• 4.2 查询表述修正方法
• 4.2.1 查询扩展
• 4.2.2 查询修正
• 4.3 语义推理算法
• 4.3.1 同义词推理
• 4.3.2 语义缩小（向上）推理
• 4.4 语义分析算法
• 4.5 本章小结
• 第五章 模型信息表现层设计与实现
• 5.1 本体元数据在搜索界面中的应用
• 5.1.1 元数据组织技术——分类继承
• 5.1.2 元数据智能导航
• 5.1.3 启发式搜索过程
• 5.2 基于本体库的启发式智能搜索
• 5.2.1 问题激发算法
• 5.3 本章小结
• 第六章 模型有效性实验
• 6.1 实验设计
• 6.2 查询扩展算法实验
• 6.2.1 样本抽取
• 6.2.2 查准率实验
• 6.2.2.1 实验过程
• 6.2.2.2 实验数据
• 6.2.3 查全率实验
• 6.2.3.1 实验过程
• 6.2.3.2 实验数据
• 6.3 查询修正算法实验
• 6.3.1 样本抽取
• 6.3.2 查准率实验
• 6.3.2.1 实验过程
• 6.3.2.2 实验数据
• 6.3.3 查全率实验
• 6.3.3.1 实验过程
• 6.3.3.2 实验数据
• 6.4 实验结果分析
• 6.5 本章小结
• 第七章 结论与展望
• 7.1 本文的研究结论
• 7.2 未来研究展望
• 参考文献
• 股票证券领域本体（附录1）
• 致谢
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文