基于MIML的OGC网络服务语义检索方法研究

• 作者: 孙君祯 苗立志 徐兴永
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 关键词: 多示例多标记 OWS 语义检索 TF-IDF算法 地理本体
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 大数据分析与挖掘
• 页码范围: 24-28
• 页数: 5页
• 分类号: TP311|TP208
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2021.06.005

摘要

由于地理信息服务存在能力描述内容敏感度不够、语义信息缺乏等问题,地理信息服务的语义检索一直是空间数据搜索方面的研究热点.该文以OGC(open geospatial consortium)地理信息服务为研究对象,通过解析其能力文件中的相关标签的属性值,采用TF-IDF算法提取能够描述OGC网络服务(OGC web service,OWS)特征的标记词汇;并基于MIMLBoost算法实现对OWS的语义标记,设计了面向OGC地理信息服务的语义检索模型.结合MIMLBoost算法、TF-IDF算法和地质本体库,设计并开发了面向OGC地理信息服务的语义检索系统,实现了OWS数据的语义检索.通过对OneGeology和美国地质勘探局(USGS)中300条可访问的地理信息服务数据进行检索实验,结果表明:基于MIMLBoost和TF-IDF的OGC地理信息服务检索方法的查全率与查准率达到了92％、93.48％,与基于GeoNetwork的查询相比分别提高22％和16.34％,为面向OWS的语义检索方法的研究提供了一种解决方法.