导读:本文包含了语义检索论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:语义,本体,模型,智能,相似性,风险控制,合同纠纷。
语义检索论文文献综述写法
于力春,李健[1]（2019）在《语义检索——档案智能检索的新方向》一文中研究指出本文基于档案检索历史的回溯与总结,通过对档案检索的现状进行调研考查,梳理档案检索技术在不同阶段的应用和表现,着重分析优点、缺点及与信息技术发展的密切联系,对档案检索的发展状况进行总结,并结合当前数字档案资源建设的形势,通过对其进行分析找出差距和不足。(本文来源于《2019年全国青年档案学术论坛论文集》期刊2019-11-13）
左丽[2]（2019）在《基于语义检索模型的数字图书馆服务平台研究》一文中研究指出为满足目前数字图书馆相应语义匹配的需求,使提供计算机可读语义信息得以有效实现,主要对数字图书馆服务平台进行了研究,在分析数字图书馆使用现状的基础上根据图书馆的具体使用情况完成了基于语义检索模型的创建,进而完成了基于语义信息检索模型的平台设计,对以检索模型为依据设计的检索系统原型进行全面分析,针对图书元数据本体通过DC元数据实现其描述的创建,使检索数字图书馆信息的效率得以显着提升,实现知识元数据提取及知识推理功能,具有较高的可行性,为数字图书馆服务平台的完善提供参考。(本文来源于《微型电脑应用》期刊2019年09期）
郭伟光[3]（2019）在《基于农产品本体的语义检索推荐系统框架》一文中研究指出在农产品的电子商务中,信息过载使得人们难以快速查找到最为关注的农产品信息。现在很少有基于语义网和本体技术构建的农产品知识检索与推荐系统。针对这一问题,在描述农产品本体基本结构的基础上,提出一个基于农产品本体的语义检索与推荐系统框架。系统除了能让用户使用语义查询功能直接检索农产品知识外,还能向用户推荐农产品的关联知识。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年17期）
艾拉·努尔买买提[4]（2019）在《基于本体的Web语义检索系统建设中的问题与改进策略》一文中研究指出自新世纪以来,计算机技术取得了突飞猛进的发展,与之密切相关的检索系统也得到了进一步地开发和发展,语义检索变得越来越简单化及人性化。众所周知,基于本体的Web语义检索系统是检索系统的一个十分重要的分支,笔者深入地分析了其具体的建设情况、实际应用情况,对阻碍其建设和应用的相关的一系列不良因素进行了总结,并针对性地提出了优化、改进策略,以期待能够更好地完善基于本体的Web语义检索系统,使其功能得到最大程度地发挥,并应用的越来越广泛。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年07期）
李文涛[5]（2019）在《基于本体的初中生物学习资源库建设及语义检索探索》一文中研究指出在教育信息化的快速发展下,传统的学习资源已无法满足信息化时代对教育改革的需求。同时海量学习资源仍然按照教材的章节顺序进行设计,只是提供了信息层面而未涉及知识层面的服务,导致其缺乏对于知识的有效组织,还阻碍了信息化、智能化教学的发展。其发生这种问题的内在原因如人类语言的复杂性,如果计算机要理解其中的含义,需要将计算机对信息进行智能化处理,使人与机器建立一种有效的沟通机制。计算机的本体技术正好能描述为某些领域间的关系,从而能获得领域知识,它使人与人、人与机器、机器与机器之间的交流建立领域共识,使后续的智能教学系统的开发、语义网技术和资源共享等提供技术基础。首先,本文对相关领域的研究现状,同时对知识库、相关学习理论、本体论及语义检索等相关理论阐述;介绍计算机领域中的本体技术以及在教育中重要性,其中本体的形式化表示是计算机直接可读的,其作为一种知识表示的方法,可以用来描述初中生物学习资源中的知识关系,而且本体的知识表示还是人工智能的核心技术之一,同时也是使人工智能技术融入教育领域需要克服的一个难题。其次深入研究及分析领域专家的本体构建方法、生物学书籍和相关理论等进行构建初中生物学本体。按照本体的骨架法对初中生物进行构建,其中设计本体分类体系并根据本体的形式定义和学科特点来设计本体的属性槽、约束槽以及关系槽,同时利用学科特点对一般属性、教学属性和实验属性进行设计,再使用本体构建工具Protégé进行构建知识点本体库和学习资源本体库。再次通过以上技术理论为基础,分析相关的检索模型搭建出基于本体的初中生物学习资源库语义检索模型,其中建立本体间概念关系的映射关系、利用Jena语义推理技术持久化存储本体、自定义推理规则和语义相识度算来进行SPARQL形式化查询本体库,并使用改进属性值的扩展来进行简单的语义检索。最后针对检索的功能进行评价,主要采用查重率和查准率两个指标进行实验对比以及介绍本文工作的总结和基于本体在语义检索探索方面的后续研究。(本文来源于《云南师范大学》期刊2019-05-31）
赵文娟,刘忠宝,郭慧[6]（2019）在《语义检索模型中的词元扩展算法研究》一文中研究指出【目的/意义】传统的信息检索技术主要是基于关键词匹配的信息推送,该方法容易出现漏检和误检的情况。语义检索通过语义分析获得用户真正的检索意图,实现精准检索。【方法/过程】本文在对语义检索的原理和模型进行描述的基础上,提出了基于本体概念树模型的词元扩展算法,通过对词元的语义相似性、语义相关性进行计算,得出词元的语义关联度,关联度超过一定阈值的词元的集合即为扩展后的词元集。【结果/结论】该方法既考虑了具有继承关系的词元间的语义相似性,也考虑了具有相同属性词元间的语义关联度,结论更具参考价值。(本文来源于《情报科学》期刊2019年05期）
李梦宇[7]（2019）在《基于RDF知识库的位置语义检索算法研究与实现》一文中研究指出RDF(Resource Description Framework)是目前语义Web研究的一个重要内容,它能够使网络数据的表达更加规范。大型RDF知识库中有描述空间位置的语义。空间位置可以描述成位置语义,而且在语义Web中检索位置语义可以提高空间位置检索的准确性。因此,RDF非常适合用来检索空间位置。RDF知识库上的关键字检索不需要用户掌握查询语言、理解数据之间的关系,只需要用户输入关键字就可以找到包含关键字的子图。KSP(Top-k Relevant Semantic Place)检索是一种RDF上的位置语义检索方法,它将RDF知识库上的关键字技术和空间位置检索技术结合起来,在RDF知识库上利用关键字检索技术来检索空间位置语义。KSP检索的目标为:把RDF知识库构造成RDF有向图,在RDF有向图上找到满足所有关键字并且以位置节点为根的最小子图(合格位置语义)。BSP(Basic Semantic Place retrieval algorithm)算法能够实现KSP检索,但是只能检索顶点上标签,顶点之间的边属性不能检索。针对BSP算法不能检索边属性这个问题,本文对BSP算法进行了改进。再利用Spark框架对改进后的算法进行并行化设计,对此展开以下工作:(1)提出基于顶点和边标签的位置语义检索算法VEL-BSP(BSP based on Vertex and Edge Label),可以实现RDF图上顶点和边标签的检索。首先找到顶点数最少的合格位置语义(最优合格位置语义),将最优合格位置语义的有效顶点比作为其相关程度的度量。再结合有效顶点比、位置顶点与查询位置之间的距离定义评分函数,根据最优合格位置语义的评分函数值排序并返回Top-k位置顶点。最后,根据有效顶点比的动态范围设计剪枝算法VELP-BSP(VEL-BSP with Pruning),将一些不能进入Top-k的位置顶点进行修剪。(2)在大规模的RDF数据下,利用Spark框架实现VEL-BSP算法并行化计算。提出位置子图的切分策略,并用点切分的方式将RDF图切分成多个位置子图。再利用HDFS实现RDF图的分布式存储,在此基础上利用GraphX图计算框架对RDF图进行并行化计算。最后将VEL-BSP算法的并行化设计运行在Spark集群中,提高大量RDF知识库中位置语义检索的效率。(3)对VEL-BSP算法设计一个情景应用,利用医院相关数据,设计一个医院智能检索系统。将基于Spark并行化的VEL-BSP算法应用到该系统中。首先介绍医院空间位置的存储方式,然后介绍医院RDF知识库的构建过程。再对医院智能检索系统进行设计,并给出系统展示。(本文来源于《扬州大学》期刊2019-04-01）
陈云华,王斯婷[8]（2019）在《Patentics和Incopat在语义检索中的比较》一文中研究指出以Patentics和Incopat两个检索系统的主要功能为切入点,进行了比较。以能够公开专利申请的发明点/发明构思为评判标准,进一步比较了二者在语义检索功能上存在的差别。虽然二者在检出结果上略有差异,但均能获得较为有效的对比文件。而为了进一步提高检出结果的准确度,人工干预仍是必不可少的。(本文来源于《中国发明与专利》期刊2019年03期）
田野[9]（2019）在《关联数据驱动的学术资源语义检索推荐系统框架》一文中研究指出文章将本地数据发布成五星级的关联数据,通过恰当的途径实现外部关联数据与本地数据的融合,形成检索推荐数据集,并利用语义相似性计算和相应的推荐算法进行推荐。最终,从理论层面证明了关联数据的引入对传统语义相似性计算的改进。(本文来源于《图书馆理论与实践》期刊2019年02期）
雷坤,孙峻,喻大严[10]（2019）在《基于语义检索的建设工程施工合同风险研究》一文中研究指出统计数据表明,建设工程合同纠纷诉讼案例总量众多且逐年上升,而诉讼的产生,对于原被告双方都意味着资源和时间的投入。通过语义检索技术分析2017年湖北省全年建设工程施工合同纠纷诉讼案例中引用的法律条文和诉讼成因,进而发掘建设工程施工合同风险管理中的薄弱环节。最后,从制度设计、行业监管和合同文本设计等方面针对识别出的风险因素给出相应的防控对策,为建设工程施工合同风险管理提供参考。(本文来源于《建筑经济》期刊2019年02期）
语义检索论文开题报告范文
（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：
为满足目前数字图书馆相应语义匹配的需求,使提供计算机可读语义信息得以有效实现,主要对数字图书馆服务平台进行了研究,在分析数字图书馆使用现状的基础上根据图书馆的具体使用情况完成了基于语义检索模型的创建,进而完成了基于语义信息检索模型的平台设计,对以检索模型为依据设计的检索系统原型进行全面分析,针对图书元数据本体通过DC元数据实现其描述的创建,使检索数字图书馆信息的效率得以显着提升,实现知识元数据提取及知识推理功能,具有较高的可行性,为数字图书馆服务平台的完善提供参考。
（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。
语义检索论文参考文献
[1].于力春,李健.语义检索——档案智能检索的新方向[C].2019年全国青年档案学术论坛论文集.2019
[2].左丽.基于语义检索模型的数字图书馆服务平台研究[J].微型电脑应用.2019
[3].郭伟光.基于农产品本体的语义检索推荐系统框架[J].电脑知识与技术.2019
[4].艾拉·努尔买买提.基于本体的Web语义检索系统建设中的问题与改进策略[J].计算机产品与流通.2019
[5].李文涛.基于本体的初中生物学习资源库建设及语义检索探索[D].云南师范大学.2019
[6].赵文娟,刘忠宝,郭慧.语义检索模型中的词元扩展算法研究[J].情报科学.2019
[7].李梦宇.基于RDF知识库的位置语义检索算法研究与实现[D].扬州大学.2019
[8].陈云华,王斯婷.Patentics和Incopat在语义检索中的比较[J].中国发明与专利.2019
[9].田野.关联数据驱动的学术资源语义检索推荐系统框架[J].图书馆理论与实践.2019
[10].雷坤,孙峻,喻大严.基于语义检索的建设工程施工合同风险研究[J].建筑经济.2019