面向矮小症辅助诊断的知识图谱构建研究
这是一篇关于矮小症,知识图谱,辅助诊断,Protégé的论文, 主要内容为随着大数据时代的到来,在各个领域的搜索引擎中,知识图谱都可以对专业知识进行语义表达、检索和推理等操作,已经逐渐成为知识管理和知识应用的重要操作工具。其中,知识图谱的构建流程包括命名实体抽取、知识融合、实体消歧、关系提取、知识表达和知识推理等步骤,与其他语义网络的方法相比较,它在对专业知识进行大规模存储的时候,效率更高,也更加标准。到现在为止,在许多通用的领域,已经构建了许多大型的较为完整的中英文知识图谱,但这并不代表这一技术已经成熟,在医学诊断方面,虽然已经构建了许多如中医药知识图谱等比较大规模的医疗知识图谱,但使用知识图谱来进行辅助诊断的方式仍旧比较落后,并且针对各种专门疾病的辅助诊断知识图谱更是少之又少,这较大程度地阻碍了医疗智能辅助诊断的发展。因此,本文针对矮小症的诊断标准,构建了关于矮小症辅助诊断的医疗知识图谱,主要研究内容包括如下三个方面:1.针对矮小症诊断手册中多条诊断标准、涉及的数据等,详细的梳理了其中的诊断核心,并且对矮小诊断流程进行了详细的分析和介绍。2.对矮小症的诊断过程中所涉及的关键诊断步骤和相关的知识进行具体分析,利用CRF和jieba对其进行知识抽取并作比较,对比选择出分词准确率更高的工具,得出矮小症诊断的主要特征用以确定本体。3.进行知识表达和推理,并详细地分析和介绍了所运用的关键技术,使用Protégé本体编辑器对矮小症知识图谱中的实体及其属性进行构建,并使用Protégé将构建完成的知识图谱进行图形化显示,在形成知识图谱的基础上,通过使用本体构建模型生成OWL文件,再用OWL把数据实例化,生成RDF文件。然后,使用SWRL语言编写推理规则,并使用Protégé中自带的推理机进行推理。最后,对于构建完成的知识图谱进行质量评价和改进。
基于用户上下文的数字媒体个性化推荐系统的设计与实现
这是一篇关于个性化推荐系统,用户上下文,本体,用户兴趣偏好,Protégé,Jena的论文, 主要内容为当今,个性化推荐系统已经在很多领域被应用,如网络商品推荐、音乐推荐等,协同过滤是其中应用最为广泛的个性化推荐技术,但是,这些系统大部分没有考虑用户上下文对推荐结果的影响,或者推荐结果没有随用户兴趣偏好改变而更新。 本文在使用传统的协同过滤技术来实现个性化推荐系统的基础之上,将用户的上下文信息引入到推荐系统中。本文在研究上下文感知以及本体相关理论知识的基础上,参与系统分析、设计,并实现了基于用户上下文的数字媒体个性化推荐系统。 本文主要完成的工作：首先,在初步需求分析的基础上确定了系统中的用户上下文信息的具体所指内容,并给出了用户上下文信息的获取方法。其次,建立了系统中的数字媒体领域本体并对用户的上下文信息进行本体建模,实现系统中各概念的本体实例的程序自动创建与扩展。再次,建立用户兴趣偏好表示形式,并基于本体的查询与推理处理能力构建系统各用户的用户兴趣偏好。最后,依据建立的用户兴趣偏好以及用户的当前上下文信息产生一定数量的推荐结果并将推荐结果在系统前台页面呈现出来。 总的来说,目前对上下文以及本体在推荐系统中的应用还处于研究阶段,而且大多数的研究项目针对的是移动领域的服务推荐,针对Web用户的推荐系统研究项目则比较少,本文参与设计实现的基于用户上下文的数字媒体个性化推荐系统是对这一领域研究的一次尝试。
基于用户上下文的数字媒体个性化推荐系统的设计与实现
这是一篇关于个性化推荐系统,用户上下文,本体,用户兴趣偏好,Protégé,Jena的论文, 主要内容为当今,个性化推荐系统已经在很多领域被应用,如网络商品推荐、音乐推荐等,协同过滤是其中应用最为广泛的个性化推荐技术,但是,这些系统大部分没有考虑用户上下文对推荐结果的影响,或者推荐结果没有随用户兴趣偏好改变而更新。 本文在使用传统的协同过滤技术来实现个性化推荐系统的基础之上,将用户的上下文信息引入到推荐系统中。本文在研究上下文感知以及本体相关理论知识的基础上,参与系统分析、设计,并实现了基于用户上下文的数字媒体个性化推荐系统。 本文主要完成的工作：首先,在初步需求分析的基础上确定了系统中的用户上下文信息的具体所指内容,并给出了用户上下文信息的获取方法。其次,建立了系统中的数字媒体领域本体并对用户的上下文信息进行本体建模,实现系统中各概念的本体实例的程序自动创建与扩展。再次,建立用户兴趣偏好表示形式,并基于本体的查询与推理处理能力构建系统各用户的用户兴趣偏好。最后,依据建立的用户兴趣偏好以及用户的当前上下文信息产生一定数量的推荐结果并将推荐结果在系统前台页面呈现出来。 总的来说,目前对上下文以及本体在推荐系统中的应用还处于研究阶段,而且大多数的研究项目针对的是移动领域的服务推荐,针对Web用户的推荐系统研究项目则比较少,本文参与设计实现的基于用户上下文的数字媒体个性化推荐系统是对这一领域研究的一次尝试。
面向网络漏洞安全的本体构建及应用
这是一篇关于Protégé,本体建模,实例匹配,知识推理,系统的论文, 主要内容为随着互联网的高速发展,网络安全问题日益严峻。国内主流漏洞网站的漏洞数据具有数据繁多、结构复杂、关联性强等特点。为此,本文进行了网络漏洞安全本体的构建,用来充分挖掘漏洞数据中潜在信息,将零散的数据组织成具有良好结构和语义关联的知识体系。本文的主要研究内容和创新点如下:(1)构建了网络漏洞安全本体的数据模型。针对漏洞数据具有多样性和复杂性,不同的漏洞网站存在着不同的分类标准和术语,这容易导致概念混乱和误解。此外,现有的网络安全本体因构建时侧重点不同导致本体难以适应国内主流漏洞网站的漏洞数据。本文将Protégé本体建模工具引入网络漏洞安全本体的构建中,通过对漏洞网站的分析,将实体、属性和关系进行精细的描述和分类,形成了一个清晰、结构化的网络漏洞安全本体的数据模型。接着,依据分类名称作为分发子任务的关键词,设计了分布式爬虫框架,实现了实例数据的高效爬取。(2)提出了基于改进BM25算法的数据分片混合实例匹配方法。人工给本体添加数十万甚至更多实例数据是非常耗时且容易出错。因此,实例匹配方法成为了解决这一问题的关键。实例匹配方法需要在给定的本体中,准确地识别和匹配实例数据,从而实现数据的整合。针对这些问题,本文提出了一种基于改进BM25算法的数据分片混合实例匹配方法。结合实例数据的特点,根据检索关键词出现在检索文档的不同位置,赋予不同权重作为位置因子。同时,通过在网络安全领域预训练的BERT模型,对检索关键词和检索文档以及检索相关的文档进行向量化,之后求出其相似度并加权,作为关联相似度因子。接着,把位置因子和关联相似度因子引入BM25算法模型中,提高了实例匹配的精度。此外,在实例匹配的过程中,根据本体复制的数量做数据分片,使用改进后的BM25检索算法进行实例的并行匹配,提高了实例匹配的效率。最终,形成了网络漏洞安全知识图谱。(3)基于知识推理,分别提出了网络漏洞安全态势感知的分析方法和构建了漏洞态势感知系统。网络漏洞的种类和数量呈现出快速增长的趋势,其攻击手段也日益翻新,这使得网络安全防护的难度不断增大。针对这些问题,本文提出了基于知识推理的网络漏洞安全态势感知的分析方法。通过对漏洞的类型、传播和风险的分析,构建了SWRL规则,接着使用Pellet推理机在网络漏洞安全知识图谱的基础上进行知识推理。这有助于安全研究人员和防御者快速获取关于漏洞的最新信息和相关知识,提高网络安全防护的时效性。最后,基于知识推理设计并实现了漏洞态势感知系统,以提高漏洞发现和防范的效率。
面向网络漏洞安全的本体构建及应用
这是一篇关于Protégé,本体建模,实例匹配,知识推理,系统的论文, 主要内容为随着互联网的高速发展,网络安全问题日益严峻。国内主流漏洞网站的漏洞数据具有数据繁多、结构复杂、关联性强等特点。为此,本文进行了网络漏洞安全本体的构建,用来充分挖掘漏洞数据中潜在信息,将零散的数据组织成具有良好结构和语义关联的知识体系。本文的主要研究内容和创新点如下:(1)构建了网络漏洞安全本体的数据模型。针对漏洞数据具有多样性和复杂性,不同的漏洞网站存在着不同的分类标准和术语,这容易导致概念混乱和误解。此外,现有的网络安全本体因构建时侧重点不同导致本体难以适应国内主流漏洞网站的漏洞数据。本文将Protégé本体建模工具引入网络漏洞安全本体的构建中,通过对漏洞网站的分析,将实体、属性和关系进行精细的描述和分类,形成了一个清晰、结构化的网络漏洞安全本体的数据模型。接着,依据分类名称作为分发子任务的关键词,设计了分布式爬虫框架,实现了实例数据的高效爬取。(2)提出了基于改进BM25算法的数据分片混合实例匹配方法。人工给本体添加数十万甚至更多实例数据是非常耗时且容易出错。因此,实例匹配方法成为了解决这一问题的关键。实例匹配方法需要在给定的本体中,准确地识别和匹配实例数据,从而实现数据的整合。针对这些问题,本文提出了一种基于改进BM25算法的数据分片混合实例匹配方法。结合实例数据的特点,根据检索关键词出现在检索文档的不同位置,赋予不同权重作为位置因子。同时,通过在网络安全领域预训练的BERT模型,对检索关键词和检索文档以及检索相关的文档进行向量化,之后求出其相似度并加权,作为关联相似度因子。接着,把位置因子和关联相似度因子引入BM25算法模型中,提高了实例匹配的精度。此外,在实例匹配的过程中,根据本体复制的数量做数据分片,使用改进后的BM25检索算法进行实例的并行匹配,提高了实例匹配的效率。最终,形成了网络漏洞安全知识图谱。(3)基于知识推理,分别提出了网络漏洞安全态势感知的分析方法和构建了漏洞态势感知系统。网络漏洞的种类和数量呈现出快速增长的趋势,其攻击手段也日益翻新,这使得网络安全防护的难度不断增大。针对这些问题,本文提出了基于知识推理的网络漏洞安全态势感知的分析方法。通过对漏洞的类型、传播和风险的分析,构建了SWRL规则,接着使用Pellet推理机在网络漏洞安全知识图谱的基础上进行知识推理。这有助于安全研究人员和防御者快速获取关于漏洞的最新信息和相关知识,提高网络安全防护的时效性。最后,基于知识推理设计并实现了漏洞态势感知系统,以提高漏洞发现和防范的效率。
基于用户上下文的数字媒体个性化推荐系统的设计与实现
这是一篇关于个性化推荐系统,用户上下文,本体,用户兴趣偏好,Protégé,Jena的论文, 主要内容为当今,个性化推荐系统已经在很多领域被应用,如网络商品推荐、音乐推荐等,协同过滤是其中应用最为广泛的个性化推荐技术,但是,这些系统大部分没有考虑用户上下文对推荐结果的影响,或者推荐结果没有随用户兴趣偏好改变而更新。 本文在使用传统的协同过滤技术来实现个性化推荐系统的基础之上,将用户的上下文信息引入到推荐系统中。本文在研究上下文感知以及本体相关理论知识的基础上,参与系统分析、设计,并实现了基于用户上下文的数字媒体个性化推荐系统。 本文主要完成的工作：首先,在初步需求分析的基础上确定了系统中的用户上下文信息的具体所指内容,并给出了用户上下文信息的获取方法。其次,建立了系统中的数字媒体领域本体并对用户的上下文信息进行本体建模,实现系统中各概念的本体实例的程序自动创建与扩展。再次,建立用户兴趣偏好表示形式,并基于本体的查询与推理处理能力构建系统各用户的用户兴趣偏好。最后,依据建立的用户兴趣偏好以及用户的当前上下文信息产生一定数量的推荐结果并将推荐结果在系统前台页面呈现出来。 总的来说,目前对上下文以及本体在推荐系统中的应用还处于研究阶段,而且大多数的研究项目针对的是移动领域的服务推荐,针对Web用户的推荐系统研究项目则比较少,本文参与设计实现的基于用户上下文的数字媒体个性化推荐系统是对这一领域研究的一次尝试。
钢结构领域知识图谱构建研究
这是一篇关于知识图谱,钢结构,Protégé,BiLSTM-CRF模型的论文, 主要内容为随着知识图谱在很多领域得到较好的应用,它作为一个新兴的知识研究点,在知识管理和语义领域具有较强的实用性,受到很多学者的关注。钢结构领域作为一个交叉性很强的领域,具有知识量大、知识范围广、知识结构复杂的特征。随着钢结构在我国的快速发展,面对海量的知识,亟需一种科学有效的管理方式。知识图谱作为辅助知识库在获取信息、解读语义上能实现信息的真正价值。鉴于知识图谱已经在其他领域得到很好的发展,本文就借鉴现有的知识图谱构建方法,以钢结构领域为研究背景,进行钢结构领域知识图谱的构建。本文主要进行钢结构领域知识图谱构建研究。首先通过对钢结构领域及知识进行分析,了解到其领域及知识特征。之后针对钢结构领域知识管理存在的问题,结合主流知识图谱的构建方法,改进并设计了符合钢结构领域的知识图谱构建方法。具体的钢结构领域知识图谱知识图谱构建从数据层和模式层两方面入手,数据层分别采用python爬虫的方法获取知识、Bi LSTM-CRF模型进行实体抽取和余弦相似度计算法来检验实体关系间的融合效果与质量;模式层的构建则以本体理论为基础,通过定义概念类、属性得到实体间关系;最后利用Protégé软件实现了知识图谱的可视化,知识查询功能展示了钢结构领域知识间自动互联和语义推理。钢结构领域知识图谱构建使钢结构领域知识的表达变得简单清晰,增强了知识间互联性和共享性,知识也得到了有效存储和管理。本文为解决钢结构领域知识表达难、沉淀难、共享难和知识管理体系不健全等问题提供了参考,为未来其他学者研究钢结构行业知识管理提供了价值,并通过知识图谱的构建实现了钢结构行业部分知识的可视化和知识查询。
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