基于本体的Deep Web语义分类研究

• 作者: 吕强 宋玲 秦英林 马军
• 来源期刊: 山东建筑大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: Deep Web分类 本体 语义 查询探测
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 页码范围: 118-124
• 分类号: TP301
• 字数: 6522字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7644.2010.02.006

摘要

针对目前 Deep Web分类研究中所采用的Post-query查寻探测方法缺乏语义支持的问题,提出一个基于本体的语义查询探测分类方法.主要思想如下:首先针对一个Deep Web数据库集合,提取查询接口中的属性及其实例,半自动建立领域本体,并且通过领域本体来表示类别特征;然后利用领域本体中的概念以及相应的实例构造语义查询集;最后对待分类的Deep Web数据库利用语义查询集进行查询探测,计算查询探测返回的结果文档在领域本体中的信息覆盖量,并以此对Deep Web进行分类.实验表明:这种语义查询探测分类的方法和以往的方法相比,在准确率、查全率和F1值上有一定的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马军	山东大学计算机科学与技术学院	74	980	15.0	29.0
2	宋玲	山东建筑大学计算机科学与技术学院	19	288	9.0	16.0
3	秦英林	山东建筑大学计算机科学与技术学院	7	88	5.0	7.0
4	吕强		3	4	1.0	2.0