基于本体的信息检索研究
如今，万维网已成为人们获取知识的主要来源，但由于Web页面的无结构性、超链接的自由无序、及其内容的海量性、多样性和动态变化，信息资源缺少统一的语义描述，使得用户难以查找到与需求相关的资源，即所谓“rich data，poor information”。
语义万维网(Semantic Web)是万维网的发明人Tim Berners-Lee倡导的下一代万维网，旨在赋予万维网上所有资源唯一的标识，并在资源之间建立起机器可处理的各类语义联系。语义万维网是对当代万维网的扩展和延伸，能够提高异构系统之间的互操作性，促进知识共享。
为了将目前无序的Web改造成有序的计算机可理解的知识宝库，语义Web采用多层次的表示框架，本体位于从文档描述到知识推理转折的层次，因此本体的构建是实现语义Web的关键环节。
本体就是用来描述某个领域(领域本体)甚至更广范围(通用本体)内的概念以及概念之间的联系，使得这些概念和联系在共享的范围内有着明确唯一的定义，达成一种共识，这样人和机器之间就可以进行交流。
20世纪90年代初，基于AI的本体描述语言被提出，有代表性的如KIF、ontolingua、Loom、OCML、FLogic等。其中，KIF是基于一阶逻辑的，Ontolingua、OCML和Flogic是基于框架和一阶逻辑的，而Loom是基于描述逻辑的。随着Web的发展，出现了一系列基于Web的Ontology表示语言，如SHOE、XOL、RDF(S)、OIL、OIL+DAML、OWL。Web应用需通用的标准语言来表示，W3C先后推荐了RDF(S)、DAML+OIL和OWL作为本体描述语言标准。
本体建设的方法已经成为一个新的研究热点，在本体建设项目的实践中产生了一些方法。由于学科领域不同，具体的应用也不同，出于对各自问题域和具体工程的考虑，其建设过程也各不相同。目前几种常见的本体建设方法有IDEF-5法、骨架法、企业建模法、METHONTOLOGY和循环获取法。
本文在最后利用Protégé3.1.1建立了一个关于科技论文的本体，给出本体的具体结构：类(Class)、属性(Property)，设计了几个查询需求，并用Jena-2.2 API实现基于该本体的信息查询实例，给出查询结果，并进行比较。
该查询支持语义查询，即不但能检索出在语法形式上和查询条件相一致的结果，而且能检索出在语义上和查询条件相符的结果，提高了检索质量，有效保障检索结果的相关性。这里的语义关系主要包括同义关系、近义关系，验证了基于本体(语义层次)的信息查询优于传统的基于关键字的查询。
语义网;本体;信息检索
中国海洋大学
硕士
计算机技术
姚文琳
2006
中文
TP311;TP391
57
2007-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）