基于知识图谱的问卷辅助生成系统
这是一篇关于语义网,知识图谱,本体,问卷调查,Jena的论文, 主要内容为随着互联网技术的应用和发展,大量基于知识图谱的问卷辅助生成系统的信息在网络中涌现。分布式的文件存储方式,使得信息的获取成为一’大问题。语义网的概念应运而生,语义网旨在将离散的“文档万维网”转变为通过数据互联的“数据万维网”。语义网技术主要通过本体来定义概念和属性,并将网络中的信息作为实体信息填入本体之中。通过对本体的推理,来实现更为精确的搜索。语义网的研究热潮催生出了大量用户生成内容和开放链接数据,谷歌在此基础上提出了知识图谱的概念。知识图谱目前多被用于智能语义搜索和深度问答系统中。本次课题研究在知识图谱的背景下,将目光聚集于问卷调查这样一个具体的问题上。首先,目前知识图谱的应用主要是研究如何回答问题,而较少有研究如何借助知识图谱去提出问题的;再者,目前网络上的问卷调查系统大都关注的是如何提供形式上的模板,而没有关注问卷内容的设计。基于以上两点,本次课题研究找到了问卷生成和知识图谱的契合点,即如何使用知识图谱的技术来为问卷设计者提供内容上的支持。本课题首先对本体、本体描述语言和本体查询语言做了详细的研究和阐述。基于以上研究,构建出了一个与音乐相关的领域本体。之后,选取了开源的JAVA框架Jena来对所建本体进行存储、推理和查询;并借助Spring MVC框架构建出了一个B/S架构的系统,用于向问卷设计者展现查询信息,从而实现内容上的支持。
基于知识图谱的问卷辅助生成系统
这是一篇关于语义网,知识图谱,本体,问卷调查,Jena的论文, 主要内容为随着互联网技术的应用和发展,大量基于知识图谱的问卷辅助生成系统的信息在网络中涌现。分布式的文件存储方式,使得信息的获取成为一’大问题。语义网的概念应运而生,语义网旨在将离散的“文档万维网”转变为通过数据互联的“数据万维网”。语义网技术主要通过本体来定义概念和属性,并将网络中的信息作为实体信息填入本体之中。通过对本体的推理,来实现更为精确的搜索。语义网的研究热潮催生出了大量用户生成内容和开放链接数据,谷歌在此基础上提出了知识图谱的概念。知识图谱目前多被用于智能语义搜索和深度问答系统中。本次课题研究在知识图谱的背景下,将目光聚集于问卷调查这样一个具体的问题上。首先,目前知识图谱的应用主要是研究如何回答问题,而较少有研究如何借助知识图谱去提出问题的;再者,目前网络上的问卷调查系统大都关注的是如何提供形式上的模板,而没有关注问卷内容的设计。基于以上两点,本次课题研究找到了问卷生成和知识图谱的契合点,即如何使用知识图谱的技术来为问卷设计者提供内容上的支持。本课题首先对本体、本体描述语言和本体查询语言做了详细的研究和阐述。基于以上研究,构建出了一个与音乐相关的领域本体。之后,选取了开源的JAVA框架Jena来对所建本体进行存储、推理和查询;并借助Spring MVC框架构建出了一个B/S架构的系统,用于向问卷设计者展现查询信息,从而实现内容上的支持。
基于知识图谱的问卷辅助生成系统
这是一篇关于语义网,知识图谱,本体,问卷调查,Jena的论文, 主要内容为随着互联网技术的应用和发展,大量基于知识图谱的问卷辅助生成系统的信息在网络中涌现。分布式的文件存储方式,使得信息的获取成为一’大问题。语义网的概念应运而生,语义网旨在将离散的“文档万维网”转变为通过数据互联的“数据万维网”。语义网技术主要通过本体来定义概念和属性,并将网络中的信息作为实体信息填入本体之中。通过对本体的推理,来实现更为精确的搜索。语义网的研究热潮催生出了大量用户生成内容和开放链接数据,谷歌在此基础上提出了知识图谱的概念。知识图谱目前多被用于智能语义搜索和深度问答系统中。本次课题研究在知识图谱的背景下,将目光聚集于问卷调查这样一个具体的问题上。首先,目前知识图谱的应用主要是研究如何回答问题,而较少有研究如何借助知识图谱去提出问题的;再者,目前网络上的问卷调查系统大都关注的是如何提供形式上的模板,而没有关注问卷内容的设计。基于以上两点,本次课题研究找到了问卷生成和知识图谱的契合点,即如何使用知识图谱的技术来为问卷设计者提供内容上的支持。本课题首先对本体、本体描述语言和本体查询语言做了详细的研究和阐述。基于以上研究,构建出了一个与音乐相关的领域本体。之后,选取了开源的JAVA框架Jena来对所建本体进行存储、推理和查询;并借助Spring MVC框架构建出了一个B/S架构的系统,用于向问卷设计者展现查询信息,从而实现内容上的支持。
基于知识图谱的问卷辅助生成系统
这是一篇关于语义网,知识图谱,本体,问卷调查,Jena的论文, 主要内容为随着互联网技术的应用和发展,大量基于知识图谱的问卷辅助生成系统的信息在网络中涌现。分布式的文件存储方式,使得信息的获取成为一’大问题。语义网的概念应运而生,语义网旨在将离散的“文档万维网”转变为通过数据互联的“数据万维网”。语义网技术主要通过本体来定义概念和属性,并将网络中的信息作为实体信息填入本体之中。通过对本体的推理,来实现更为精确的搜索。语义网的研究热潮催生出了大量用户生成内容和开放链接数据,谷歌在此基础上提出了知识图谱的概念。知识图谱目前多被用于智能语义搜索和深度问答系统中。本次课题研究在知识图谱的背景下,将目光聚集于问卷调查这样一个具体的问题上。首先,目前知识图谱的应用主要是研究如何回答问题,而较少有研究如何借助知识图谱去提出问题的;再者,目前网络上的问卷调查系统大都关注的是如何提供形式上的模板,而没有关注问卷内容的设计。基于以上两点,本次课题研究找到了问卷生成和知识图谱的契合点,即如何使用知识图谱的技术来为问卷设计者提供内容上的支持。本课题首先对本体、本体描述语言和本体查询语言做了详细的研究和阐述。基于以上研究,构建出了一个与音乐相关的领域本体。之后,选取了开源的JAVA框架Jena来对所建本体进行存储、推理和查询;并借助Spring MVC框架构建出了一个B/S架构的系统,用于向问卷设计者展现查询信息,从而实现内容上的支持。
基于本体的构件描述以及Jena框架下构件库的设计和实现
这是一篇关于本体,构件描述,OWL,Jena,构件库的论文, 主要内容为要实现基于构件的开发首先要做到构件的复用。本论文的目的是要实现一个构件库。构件库可以很好地管理构件并让复用者快速地查找构件。本论文在刻面分类的基础上,加上本体技术使得对构件的描述有语义信息,能表达构件和构件间的六种关系——版本间关系、协作关系、调用关系、包含关系、继承关系、精化关系以及术语和术语间的关系——上义、下义、同义。所做工作是使用本体语言OWL(Web Ontology Language)以及Protégé3.4完成了构件库本体模型的设计与实现。再以构建的本体模型为基础,在Jena框架下设计和实现了基于本体的构件库原型系统。系统采用B/S架构,依据J2EE分层结构体系思想分为表示层、逻辑层和数据层。实现了构件上传,构件检索,构件显示和构件管理功能。其中这个构件库系统的检索分为三步:术语扩展、查找构件、构件扩展,并设计一个算法来对检索出的构件集合进行排序。
基于本体的E-Learning个性化分析与指导方法研究
这是一篇关于E-Learning,Ontology,个性化,语义推理,Jena的论文, 主要内容为随着网络技术的不断发展,基于网络的E-Learning正在改变着人们学习知识的方式,越来越多的学习者渴望通过更加个性化和智能化的方式来获取知识。与此同时,海量的散布在网络上的非结构化或半结构化的异种多媒体教学资源限制了语义异构环境下的信息表示、交换、共享和智能化的应用,因此,迫切需要扩展现有的数据表示机制。虽然,基于元数据的XML表示方法能在一定程度上缓解异构数据源带来的差异,但是由于缺乏语义,不仅检索的精度不高,而且基于其上层的智能化应用也不够理想。 本文结合WI(Web Intelligence)中的Ontology(本体)技术和Jena(由HP公司的Brian McBride开发,起源于早些时候SiRPAC API的工作,其定义了很多的接口来访问和处理Ontology文件)基于规则的本体访问机制,对基于本体E-Learning的个性化分析与指导方法进行了初步的探索和尝试,并给出了一种面向语义的分析与指导机制,为实现E-Learning的个性化提出了一个可行的解决方案。该方案可满足不同学习者的要求,为其挑选最适合的学习对象,并对学习者进行学习路径的智能导航。 本文首先介绍了E-Learning的发展现状,并对E-Learning中遇到的资源异构和用户个性化需求的问题进行了分析;然后,对Ontology与W3C最新推荐的OWL本体描述语言的特点及应用分别进行了介绍,初步设计了支持个性化应用和描述的教学本体模型OBTM(Ontology-Based Teaching Model),给出了一种面向语义的非结构化教学资源的表示机制,为实现非结构化教学信息的语义访问和个性化应用奠定了基础;在OBTM模型的基础上,本文结合Jena推理机制,制定了“个性化”的教学策略规则和语义策略规则,使系统可以利用本体推理技术实行教学内容和教学策略自适应控制。 在Windows XP操作系统环境下笔者利用Protege3.1工具来构建相应的本体模型,并采用JSP、JAVA、OWL和Jena API技术,具体实现了基于本体的个性化E-Learning( Ontology-Based Personal E-Learning, OBPEL )系统模型。
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