导读:本文包含了语义网论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:语义,本体,智能,词汇,模型,词频,特征。
语义网论文文献综述
张舒[1]（2019）在《基于作者关键词的国内图书情报领域语义网研究状况分析》一文中研究指出使用VOSviewer、bibexcel、SPSS等软件对2003—2018年国内图书情报领域语义网研究发表的期刊文献进行了以作者关键词为基础的词频以及共现聚类分析,以期可厘清该领域研究的主题结构和研究趋势。(本文来源于《科技文献信息管理》期刊2019年04期）
王志宇,熊华兰[2]（2019）在《语义网环境下数字档案资源关联与共享模式研究》一文中研究指出数字化技术的广泛应用和数字档案馆工程的开展,使数字档案资源的数量迅猛增长,且数字档案资源呈现出分散、多样、异构的特点,从而形成了诸多"资源孤岛",给档案管理者的实践工作带来巨大挑战。"关联数据作为语义网的最佳实践,是一种新兴的数据关联与集成技术"[1],其发展为解决该难题提供了新契机。基于此,本文从当前档案管理工作实践出发,分析了把语义网相关技术应用于档案管理实践工作中的必要性和可行性,并探讨如何利用关联数据及相关技术实现语义网环境下数字档案资源关联与共享模式,并提出了基于关联数据的数字档案资源关联与共享框架,推动数字档案资源建设工作向知识化、智能化方向发展。(本文来源于《档案学研究》期刊2019年05期）
董朝阳,张琳[3]（2019）在《基于语义网的智能云制造服务研究》一文中研究指出文章建立集中统一的云制造服务大数据语义网,通过本体解决数据异构问题,在语义层面支持数据的互操作,实现数据有效集成共享,充分发掘隐含在大数据背后的知识和价值,构建跨领域可重构的云服务智能制造知识库,通过语义推理,实现对制造过程及制造系统的动态优化调度,使云制造服务处于最优效能状态。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年30期）
李文靖,胡书山,余日季[4]（2019）在《基于语义网的数字化家具模型本体设计与检索》一文中研究指出针对传统检索方式在叁维模型爆发性增长背景下出现的种种缺陷,以家具模型为切入点,对基于语义网和本体技术的叁维创意素材模型的本体构建与检索进行研究设计,实现叁维数字模型智能化检索。将本体技术和语义检索与叁维模型结合,对不同类型的家具模型进行数字化描述、特征提取及要素分类,通过OWL本体描述语言创建本体,并将本体模型存入数据库从而形成模型素材本体库,根据语义规则构造可被机器理解的检索方式,为实现大众参与下的创新创意设计和产品快速原型设计打下基础。(本文来源于《软件导刊》期刊2019年08期）
张驰,谢民,刘宏君,周立军,宋杰[5]（2019）在《基于语义网的智能站继电保护隐性故障辨识诊断技术研究》一文中研究指出继电保护系统的隐性故障是造成保护误动或拒动、系统失稳并造成大面积停电的重要原因之一。分析了继电保护隐性故障机理,应用语义网技术,在CLIPS平台上建立了智能变电站领域知识库和继电保护隐性故障辨识规则库。对变电站一次系统、二次系统、通信系统、辅助系统的建模体系进行说明,并在此建模基础上进一步关联了隐性故障辨识规则库。同时,以某500 kV智能变电站为例,通过可视化平台验证了静态特性、动态特性和不确定隐性故障辨识规则与处理策略的有效性,为智能变电站运维检修及故障排查提供决策依据。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年14期）
张弛,张贯虹,周艳玲[6]（2019）在《基于加权语义网的改进文本相似度计算方法》一文中研究指出为了提高特征词权重和文本语义相似度计算的精确性,文章提出了一种基于加权语义网的改进文本相似度计算方法。该方法首先以特征词为节点,以特征词窗口共现原理创建边,以频率-逆文本频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)值作为特征词节点的初始权值,融合共现频率和概念语义距离自定义边权重计算方法,构建加权文本语义复杂网络。然后使用语义网络中特征词综合特征指数排名靠前的m个词组成特征向量,利用搬土距离(earth mover's distance,EMD)衡量两个文本间的语义相似度。最后基于公开数据集对文本进行聚类实验,实验结果表明,在基于F1度量值标准上文章提出的方法要优于传统的文本相似度计算方法。(本文来源于《邵阳学院学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
Waheed,Yousuf,Ramay[7]（2019）在《自动本体集成与语义网的语义注释》一文中研究指出语义网络的概念视图指的是利用软件代理处理文档网络从而挖掘出网络信息。为了在现有网络上实现某些目标,语义注释和本体集成起着至关重要的作用。然而,最近的研究表明,由于一些问题语义网络尚未被完全建立。其中最重要的是语义网络大数据的自动语义本体集成和语义注释。为了克服这些问题,本文提出一个自动化语义本体集成、大数据定位和语义注释的框架。同一领域的多本体的使用可能会引起本体之间的异质性问题。本体集成为异质性问题提供了解决方案。本文研究了引起异质性问题的本体集成中的概念匹配过程,并提出了一种概念匹配的自动语义比较方法。该方法采用自然语言处理技术,避免了概念语义匹配中的词汇或语料库,而这是当前最优方法的主要局限性。因此,这项工作的目的是建立一个更强大的智能最先进的系统,用于本体集成。另一方面,有关面向业务的系统的大多数数据仍然基于NoSQL或关系数据模型。当前,语义网络数据模型RDF已成为数据建模和分析的新标准。基于这种情况,NoSQL的集成、RDB和RDF数据模型正在成为系统的一项必需的功能。在本研究中,我们的目标是比较和映射数据模型,用于转换NoSQL,RDB和语义网络。这项研究将有助于在使用语义网络的大数据数据注释中实现更好的数据检索和存储系统。在自然语言处理的背景下,关键词提取得到了广泛的研究。在推广企业商品和Web服务时,关键字提取是许多基于知识的应用程序的重要组成部分,如自动索引、知识发现、术语挖掘和监控、知识管理。然而,有效和高效地从社交媒体用户生成的数据中提取关键字是个重要挑战。目前其中使用的是传统的、依赖于语言的和受监督的关键字提取技术。作为一种独立于语言和无监督的关键字提取技术,本研究贡献了一种利用层次分析法(KEAHP)的关键词提取方法,以进行本体构建。(本文来源于《北京科技大学》期刊2019-06-03）
斯琴夫[8]（2019）在《《蒙古秘史》词汇语义网的构建与应用研究》一文中研究指出本研究为了以计算机来挖掘《蒙古秘史》内隐含的语义知识,构建了《蒙古秘史》词汇语义网。本论文详细叙述了构建《蒙古秘史》词汇语义网的全部过程以及《蒙古秘史》词汇语义类的标注和应用价值。本论文由导论部分和正文四章构成。导论部分,主要介绍了选题依据、研究概况、研究的方法及研究步骤。第一章,阐明语义分类标准、依据的基础上具体介绍了《蒙古秘史》词汇语义分类情况。第二章,通过说明XML置标语言的概念、特征、应用等,介绍了本研究中构建的《蒙古秘史》词汇语义类树库。第叁章,介绍Python程序语言及Beautiful Soup库的同时详细说明了本研究中完成的《蒙古秘史》词汇语义类树库检索程序。第四章,论述了在《蒙古秘史》语料库中标注词汇语义类的工作情况,并说明了持有词汇意义类标签的《蒙古秘史》语料库的实际应用。(本文来源于《内蒙古师范大学》期刊2019-05-31）
陈杰[9]（2019）在《基于语义网技术的M2M复杂事件处理系统设计与实现》一文中研究指出随着近年物联网的成熟和发展,大规模物联网应用提出物联网服务平台化的需要。面向物联网的M2M服务平台针对硬件设备能力开放需求提出了一种平台化的解决方案。目前M2M服务平台的主要实现面向物联网应用开放设备基础接口,并通过分布式消息队列等模式实现数据的大规模分发,尚不具备对物联网设备所产生的海量数据进行实时处理的能力。复杂事件处理(CEP)作为对海量数据进行实时处理的技术近年来受到了广泛的关注。针对现阶段M2M服务平台的局限,论文提出了基于语义网技术的复杂事件处理方法,利用事件的语义表示和语义推理技术,设计并实现的复杂事件处理引擎可根据用户定义的本体库实现复杂事件的分析和挖掘,提供了良好的业务扩展性和数据互操作性,为物联网应用提供语义更丰富、抽象程度更高的复杂事件流,满足物联网应用对设备的抽象能力的需求,提升M2M服务平台的可用性。该系统可通过复杂事件处理网络(EPN),形成可扩展、可伸缩的事件处理系统解决方案。论文首先介绍研究背景以及相关技术,结合M2M服务平台的应用场景说明M2M服务平台对复杂事件处理系统的系统目标,在此基础上分析了复杂事件处理系统的功能需求与非功能需求。随后,提出了基于语义网技术的复杂事件处理系统总体设计方案,描述了事件处理器(EPA)和事件处理引擎(EPE)等系统核心组件的交互流程与接口设计。在此基础上完成系统的详细设计并对系统实现方案进行简单描述。之后我们使用原型系统实现了道路交通事件检测的场景,完成系统功能的验证。最后,本文总结了复杂事件处理设计的一般方法,并总结了该领域未来的研究方向。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-30）
张弛,周艳玲,张贯虹[10]（2019）在《基于加权语义网的文本相似度计算方法研究》一文中研究指出为了更加准确地计算文本特征权重,提高文本相似度计算的精确度,文章提出了一种基于《知网(HowNet)》语义知识库的加权语义复杂网络文本相似度计算方法.该方法首先以特征词为节点,以特征词窗口共现为边,以特征词的TF-IDF值为特征词节点的初始权重,以融合共现频率和概念间语义距离计算特征词节点之间边的权重,构建加权语义文本复杂网络.然后利用综合特征指数作为加权语义网中文本的特征权重.最后基于公开数据集和KNN算法进行文本聚类实验,实验结果表明,在基于F-度量值标准上本文提出的方法要优于传统基于向量空间模型的TF-IDF方法和另一种结合复杂网络权重的方法.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
语义网论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
数字化技术的广泛应用和数字档案馆工程的开展,使数字档案资源的数量迅猛增长,且数字档案资源呈现出分散、多样、异构的特点,从而形成了诸多"资源孤岛",给档案管理者的实践工作带来巨大挑战。"关联数据作为语义网的最佳实践,是一种新兴的数据关联与集成技术"[1],其发展为解决该难题提供了新契机。基于此,本文从当前档案管理工作实践出发,分析了把语义网相关技术应用于档案管理实践工作中的必要性和可行性,并探讨如何利用关联数据及相关技术实现语义网环境下数字档案资源关联与共享模式,并提出了基于关联数据的数字档案资源关联与共享框架,推动数字档案资源建设工作向知识化、智能化方向发展。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
语义网论文参考文献
[1].张舒.基于作者关键词的国内图书情报领域语义网研究状况分析[J].科技文献信息管理.2019
[2].王志宇,熊华兰.语义网环境下数字档案资源关联与共享模式研究[J].档案学研究.2019
[3].董朝阳,张琳.基于语义网的智能云制造服务研究[J].科技创新与应用.2019
[4].李文靖,胡书山,余日季.基于语义网的数字化家具模型本体设计与检索[J].软件导刊.2019
[5].张驰,谢民,刘宏君,周立军,宋杰.基于语义网的智能站继电保护隐性故障辨识诊断技术研究[J].电力系统保护与控制.2019
[6].张弛,张贯虹,周艳玲.基于加权语义网的改进文本相似度计算方法[J].邵阳学院学报(自然科学版).2019
[7].Waheed,Yousuf,Ramay.自动本体集成与语义网的语义注释[D].北京科技大学.2019
[8].斯琴夫.《蒙古秘史》词汇语义网的构建与应用研究[D].内蒙古师范大学.2019
[9].陈杰.基于语义网技术的M2M复杂事件处理系统设计与实现[D].北京邮电大学.2019
[10].张弛,周艳玲,张贯虹.基于加权语义网的文本相似度计算方法研究[J].赤峰学院学报(自然科学版).2019
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