基于语义Web的智能作物信息检索系统的分析与研究

论文摘要

作物信息学是用数理和信息科学的观点、理论和方法去研究各种农作物的生长、生产管理中的信息规律。目前互联网上作物学资源与日剧增,各类数据库、分析软件及综合性网站大量涌现。因此有必要对互联网上作物信息学资源进行系统的分析研究和开发利用。然而在传统信息检索方式下,由于信息资源缺少统一的语义描述,用户难以查找到与实际需求相关的资源,难以实现信息资源的语义共享。如何使作物信息资源具有机器可以理解的含义,并根据作物信息资源所具有的领域知识,实现作物信息资源的语义检索,提高数字化信息资源的利用率,是目前信息检索的一个研究热点。本文通过研究现有的各类智能检索系统的现状,阐述了基于语义Web的智能信息检索系统的技术特点和开发方法。应用系统工程原理与方法,系统分析了作物信息检索系统的基本原理和方法,以语义Web的研究作为核心,结合数据挖掘、本体论、人工智能,针对作物信息的特点深入研究了XML、Oracle在面向作物信息的智能检索系统中的应用。依据软件工程的原理和方法,用结构化方法进行系统的分析和设计,采用J2EE、Oracle等相关工具开发了基于语义Web的智能作物信息检索系统。本研究有效地将计算机技术与作物专家知识结合在一起,并结合作物学特有的问题给出了合理的检索算法。解决了普通检索系统检索效率低的问题,提高了查询的效率,为用户使用Internet上分散的作物信息学资源提供帮助,对指导农作物的研究开发,加快科技成果的转化具有重要意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1 课题研究的目的和意义
• 2 基于语义Web的智能作物信息检索的研究现状
• 2.1 信息检索系统发展概况
• 2.2 信息检索国内外研究现状
• 3 基于语义Web的智能作物信息检索的难点
• 4 基于语义Web的智能作物信息检索技术探讨
• 5 基于语义Web的智能作物信息检索系统发展方向
• 5.1 独立型搜索引擎与元搜索引擎相结合
• 5.2 实现交叉语言的检索
• 5.3 多媒体搜索引擎检索技术
• 5.4 数据挖掘与智能检索的完美结合
• 5.5 信息检索的深度智能化
• 5.6 信息检索的高度精确化
• 6 主要研究内容
• 7 主要研究方法和技术线路
• 8 论文的组织结构
• 第二章 作物信息检索系统的分析及总体设计
• 1 基于语义Web的作物信息检索系统相关知识简介
• 1.1 语义网
• 1.2 本体论
• 1.3 数据挖掘
• 2 搜索引擎简介
• 2.1 搜索引擎的工作原理
• 2.2 搜索引擎的种类
• 2.3 现有搜索引擎的缺陷
• 3 系统功能分析及设计目标的确定
• 3.1 系统功能分析
• 3.2 设计目标
• 4 系统结构分析与设计
• 4.1 系统模式设计
• 4.2 系统模块设计
• 5 界面设计
• 6 系统开发流程设计
• 6.1 系统整体流程设计
• 6.2 爬虫工作流程设计
• 6.3 网页分析和索引模块设计
• 6.4 检索模块设计
• 6.5 日志管理模块流程设计
• 第三章 作物知识库的分析与设计
• 1 作物知识获取
• 1.1 作物知识获取的方法
• 2 作物知识表示方法
• 2.1 作物知识分类
• 2.2 作物知识表示方法
• 3 作物学科的特点与知识描述
• 3.1 作物学科的特点
• 3.2 作物学科的知识描述
• 4 作物知识库的建立
• 4.1 作物信息资源的结构化处理
• 4.2 作物知识库的组织形式
• 第四章 智能检索模块的分析与设计
• 1 爬虫的分析与设计
• 1.1 DownLoadQuene类的设计
• 1.2 Spider类的设计
• 1.3 URLGetter类的设计
• 1.4 URLToDownload类的设计
• 1.5 TextSpider类的设计
• 1.6 HTMLParser类的设计
• 2 网页文件分析模块的分析与设计
• 2.1 网页标题获取
• 2.2 网页内容获取
• 2.3 网页更新时间的获取
• 2.4 网页快照地址获取
• 3 索引和检索的分析与设计
• 3.1 索引效率的分析
• 3.2 索引字段确定
• 3.3 字段索引方式
• 3.4 网页去重算法的确定
• 3.5 检索实现模块的分析与设计
• 3.6 快照实现模块的分析与设计
• 第五章 系统集成
• 1 系统实现的环境
• 2 系统开发的相关技术
• 2.1 面向对象技术
• 2.2 Oracle数据库技术
• 3 智能检索模块与作物知识库的数据通信
• 4 系统测试与验证
• 4.1 爬虫功能测试
• 4.2 网页分析模块测试
• 4.3 索引检索测试
• 第六章 总结与展望
• 1 论文总结
• 2 工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者简历