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文檔簡介
基于本體的DeepWeb模式匹配技術(shù)研究的開題報(bào)告一、選題背景及意義隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)上的信息量呈現(xiàn)出爆炸式的增長,傳統(tǒng)的搜索引擎已經(jīng)無法滿足用戶的需求。而DeepWeb是互聯(lián)網(wǎng)中無法通過搜索引擎進(jìn)行直接訪問的數(shù)據(jù)庫,是因?yàn)轫撁嫒狈伤饕缘木W(wǎng)站所構(gòu)成的。DeepWeb中包含了各種各樣的數(shù)據(jù),如有關(guān)交通、商業(yè)、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的數(shù)據(jù),然而其數(shù)據(jù)被隱藏在后臺數(shù)據(jù)庫中,需要用戶通過填寫搜索表單才能獲得訪問權(quán)限。目前,DeepWeb中包含的信息量已經(jīng)達(dá)到互聯(lián)網(wǎng)總數(shù)據(jù)量的90%以上,但是如何有效地獲取DeepWeb中的信息仍然是一個(gè)難題。本體(Ontology)是一種描述描述概念和事物及其之間關(guān)系的方式,其具有可讀性、可描述性等特點(diǎn),已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于知識管理、信息檢索等領(lǐng)域。本體技術(shù)是DeepWeb中的信息檢索技術(shù)的重要手段之一。本體技術(shù)通過構(gòu)建領(lǐng)域本體,將DeepWeb中的數(shù)據(jù)與本體相對應(yīng),從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式的自動化匹配,使得用戶可以更加高效地獲取所需信息。二、研究內(nèi)容和目標(biāo)本研究的主要內(nèi)容是基于本體的DeepWeb模式匹配技術(shù)研究。在研究中,我們將采用本體技術(shù)對DeepWeb中的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,構(gòu)建領(lǐng)域本體。之后,我們將研究基于規(guī)則和語義的形式化匹配技術(shù),實(shí)現(xiàn)DeepWeb中數(shù)據(jù)模式的自動化匹配和抽取。最后,我們將基于實(shí)驗(yàn)分析,驗(yàn)證本體技術(shù)在DeepWeb中的應(yīng)用性能。本研究的目標(biāo)是:1.構(gòu)建領(lǐng)域本體,實(shí)現(xiàn)DeepWeb中數(shù)據(jù)與本體的對應(yīng)關(guān)系;2.研究基于規(guī)則和語義的形式化匹配技術(shù),實(shí)現(xiàn)DeepWeb中數(shù)據(jù)模式的自動化匹配和抽取;3.驗(yàn)證本體技術(shù)在DeepWeb中的應(yīng)用性能。三、擬采用的研究方法本研究將采用如下研究方法:1.文獻(xiàn)調(diào)研:通過對相關(guān)文獻(xiàn)的閱讀和分析,了解DeepWeb和本體技術(shù)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。2.本體構(gòu)建:通過開發(fā)工具或開源工具來實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域本體的構(gòu)建,實(shí)現(xiàn)DeepWeb中數(shù)據(jù)與本體的對應(yīng)關(guān)系。3.規(guī)則和語義的形式化匹配技術(shù)研究:研究規(guī)則和語義的形式化匹配技術(shù),實(shí)現(xiàn)DeepWeb中數(shù)據(jù)模式的自動化匹配和抽取。4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證:針對不同數(shù)據(jù)源和主題,對本體技術(shù)的應(yīng)用性能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。四、預(yù)期研究成果本研究的預(yù)期成果包括:1.構(gòu)建基于本體的DeepWeb數(shù)據(jù)模型;2.研究基于規(guī)則和語義的形式化匹配技術(shù),實(shí)現(xiàn)DeepWeb中數(shù)據(jù)模式的自動化匹配和抽??;3.驗(yàn)證本體技術(shù)在DeepWeb中的應(yīng)用性能;4.發(fā)表相關(guān)論文和學(xué)術(shù)報(bào)告。五、研究的時(shí)間安排本研究的時(shí)間安排如下:第一年:文獻(xiàn)調(diào)研、本體構(gòu)建和規(guī)則匹配研究;第二年:語義匹配研究、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和論文撰寫;第三年:論文修改、準(zhǔn)備答辯。六、參考文獻(xiàn)1.MalingaR,ZhouP,JakharSK.Designinganontology-basedsemanticwebservicesarchitectureforadaptivee-learningsystems[J].JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,2021,12(5):5635-5652.2.Al-KarakiJN,RashdanW,HaiderMJ.Ontology-basednon-invasivewirelesssensorsnetworkformonitoringtemperatureandhumidityingreenhouse[J].JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,2021,12(7):890
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