基于三維分類模型語義搜索的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和普及，人們進(jìn)入了開放的信息時(shí)代。信息時(shí)代給人們的學(xué)習(xí)和工作帶了很大的便利，互聯(lián)網(wǎng)也隨之成為人們信息交流和共享的平臺。但是互聯(lián)網(wǎng)本身存在的動態(tài)性、異構(gòu)性和無序性使人們很難快速、準(zhǔn)確地找到自己想要的信息資源。
　　針對互聯(lián)網(wǎng)存在的問題，互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)始人Tim Berners-lee于1999年提出了語義網(wǎng)的構(gòu)想。語義網(wǎng)上的資源有很好的定義，能夠使人們更好的進(jìn)行信息交流和協(xié)作。隨著語義網(wǎng)思想的不斷進(jìn)步，人們也逐漸意識

2、到基于語義網(wǎng)信息搜索的重要性，提出了一種新的信息檢索方式—語義搜索。較傳統(tǒng)的導(dǎo)航式的信息檢索方式，語義搜索是語義層面的信息檢索，能夠提高信息檢索的查全率和查準(zhǔn)率，正迎合了人們對下一代搜索技術(shù)的需求。自從語義搜索提出以后，學(xué)者們對此投入了大量的研究，取得不少的成績。但是，因?yàn)槟壳熬W(wǎng)絡(luò)資源的海量性和廣泛性，人們對語義搜索獲取信息資源的效率并不滿意。在此基礎(chǔ)上，本課題將分類思想引入到了語義搜索領(lǐng)域，設(shè)計(jì)了一種基于三維分類的語義搜索模型。通過對

3、信息的來源、存儲和顯示進(jìn)行分類處理，以提高語義搜索的查全率和查準(zhǔn)率。本課題主要研究內(nèi)容和先進(jìn)性有以下幾點(diǎn)：
　　一、本課題將貝葉斯和粗糙集的相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)一種基于樸素貝葉斯加權(quán)的文本分類方法，將信息的來源進(jìn)行了分類處理。通過對網(wǎng)頁文本的分類，然后進(jìn)行特征提取，從而使特征庫具有了類別信息。
　　二、本課題采用一種自底向上的本體概念選取方法，基于分類特征庫，根據(jù)類別權(quán)重的高低來決定本體概念的選取，從而降低了本體概念選取的困難性。<