语义扩散检索方法研究——以火灾应急图组库为例

• 作者: 冯天文 刘涛 李轶鲲 杜萍 杨国林
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 工学
• 关键词: 灾害应急 相似度 语义扩散 海量图组
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 111-117
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2018.12.019

摘要

针对通用检索系统应用于灾害应急领域时,存在低效、复杂、不专业等问题,该文以火灾应急专题图组为例,构建了相关本体知识库,对火灾发生前后所需的专题图进行了多角度、全场景的系统归纳,并针对该知识库提出了一种基于本体的扩散检索方法,用以满足用户的检索需求.该方法采用word2vec模型为相似度计算工具,通过训练相关的火灾应急语料库,提高了计算的精度.此外,根据本体的结构特点,采用分段激活扩散算法,实现了基于关键字的语义扩散检索.通过程序的验证结果表明,该方法不仅可以根据用户检索需求快速有效地在海量图组中检索出所需专题图信息,还可以发掘出用户潜在兴趣点,从而提高检索精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨国林	兰州交通大学测绘与地理信息学院	31	116	6.0	9.0
2	刘涛	兰州交通大学测绘与地理信息学院	51	347	10.0	16.0
4	李轶鲲	兰州交通大学测绘与地理信息学院	25	214	8.0	14.0
6	杜萍	兰州交通大学测绘与地理信息学院	10	34	3.0	5.0
12	冯天文	兰州交通大学测绘与地理信息学院	3	4	2.0	2.0