基于Lucene搜查引擎库的本体映射方法的研究与实现

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基于Lucene搜查引擎库的本体映射方法的研究与实现

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毕业论文范文题目：基于Lucene搜查引擎库的本体映射方法的研究与实现，论文范文关键词：基于Lucene搜查引擎库的本体映射方法的研究与实现
基于Lucene搜查引擎库的本体映射方法的研究与实现毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着语义网络的敏捷成长,出现跟积聚了很多语义信息。然而,因为语义网络分布的天然性,语义网络上的数据不可避免地来自于不同的本体。本体之间的信息加工处理不可能脱离了它们元素之间的语义映射而进行。用手工来发明映射是单调的,易错的,而且很明显在网络范畴上是不切实际的。然而,通过本体,代办(人类跟软件)可能以一种(半)主动的方法来进行互动,以利用语义来查找信息。因此,本体映射成为了基于语义技巧中的一个关键问题。开发本体映射(OntologyMapping)工具,就成为了语义网络成功的关键因素,它是将来互联网环境下数据集成与管理的有效道路。本体映射算法是以两个本体作为输入,而后为这（此处忽略..）两个本体中的各个元素(概念、属性或者关联)树破相应的语义关联。本文侧重于本体映射问题,尤其是考虑本体用RDF(ResourceDescriptionFramework资源描述框架)或OWL(WebOntologyLanguage网络本体语言)来描述。固然本体之间的一些特点完全不同,然而本体映射的方法却存在着独特点。在大多数情况下,本体映射是利用语言层跟构造层信息,来找出两个不同本体(源本体跟目标本体)的URIrefs(UniversalResourceIdentifierReferenceURI引用)之间的映射。固然构造匹配很重要,然而它重要是基于语言之间的匹配。本文首先在前三（略..）章扼要介绍了本体及本体映射的概念,阐述了本体映射的重要方法,列举了目前国际上主流的多少种本体映射方法跟本体映射工具,并且具体阐述了Lucene搜查引擎库的重要机制,对其索引机制进行了深刻探讨。在后面的章节中,侧重介绍了本文提出的一种基于Lucene搜查引擎库的本体映射方法,称之为LselOM(LucenesearchenginelibraryOntologyMapping)。并对其进行了实现,最后通过实验对其的机能进行了评估。本文利用Lucene的特点跟性质,首先对源本体进行解析,利用解析成果对源本体树破索引,在索引中,Lucene文档收集了对于URIrefs语（文章此处忽略..）言层上的信息(包含部分名、描述信息跟属性名,属性值等)。而后利用目标本体的URIrefs作为搜查前提,针对源本体树破的索引进行搜查,从而得到映射,将映射成果输出到Lucene的成果集中。本文的特点是,在搜查过程中,方法结合语言层上的两种匹配方法:基于语义匹配的方法跟基于字符串匹配的方法,在基于字符串匹配的方法中,本文利用I-Sub算法来实现对字符串的匹配,而基于语义匹配的方法中,本文利用Lucene的特点,结合WordNet同义词引擎,将同义词在索引的时候与源本体的关键字一起写进索引,以此实现两种方法的结合,在此基本上利用类似度来衡量搜查的成功与否,假如类似度达（略..）到了所设置的阈值,那么就认为本体映射任务成功。本文利用Lucene评分机制的特点,对Lucene原有的评分机制做了相应的改进,根据各评分因子的重要性,使评分覆盖到更广的范畴,更存在个别性。本文通过一系列的实验,断定了最合适本方法的类似度设定阈值,并且针对改进的Lucene评分机制,通过实验断定了各个设定因子的值。而且通过LselOM与其它的基于语言层上的本体映射方法比较,因为本文提出的本体映射方法是基于Lucene的,不管是在机能上、查准率上跟查全率上都有相称的上风,而且它的复杂性对用户来说也多少乎是透明的。

以上为本篇毕业论文范文基于Lucene搜查引擎库的本体映射方法的研究与实现的介绍部分。

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