限定领域内基于语义的内容管理关键技术及其应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    90604025
  • 项目类别：
    重大研究计划
  • 资助金额：
    32.0万
  • 负责人：
    李涓子
  • 依托单位：
    清华大学
  • 学科分类：
    F0211.信息检索与社会计算
  • 结题年份：
    2008
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2006-01-01 至2008-12-31

项目摘要

Web环境下信息具有异构性和歧义性，为满足特定领域内对内容信息管理的自动化和智能化需求，需要对企业内容信息进行良好的定义，并提供有效的信息组织和管理技术，使得计算机能够理解和处理这些资源。语义Web技术为实现这一目标提供了实现途径。本课题应用语义Web技术，研究面向特定领域的语义内容管理模型，并对其中涉及的语义Web中的关键技术进行研究，具有重要的理论意义和广泛的实用价值。.本课题研究建立面向领域

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（9）
专著数量（1）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（29）
专利数量（0）
Information Extraction: Methodologies and Applications
信息提取：方法和应用
  • DOI：
    10.4018/978-1-59904-373-9.ch001
  • 发表时间：
    2008
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
利用相互增强关系迭代计算本体中概念与关系的重要性
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机学报, 2007年第9期，30(9):1490– 1499
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
基于词元再评估的新事件检测模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    软件学报，19 (04): 817-828,2008
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
基于已有映射关系的本体映射研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    清华大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Using Bayesian decision for ontology mapping
使用贝叶斯决策进行本体映射
  • DOI：
    10.1016/j.websem.2006.06.001
  • 发表时间：
    2006-12-01
  • 期刊：
    JOURNAL OF WEB SEMANTICS
  • 影响因子：
    2.5
  • 作者：
    Tang, Jie;Li, Juanzi;Wang, Kehong
  • 通讯作者：
    Wang, Kehong

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

基于数据场的大规模本体映射
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    仲茜;李涓子;唐杰;周立柱
  • 通讯作者：
    周立柱
异构网络学习排序模型及应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    中国科技论文
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨子;唐杰;李涓子
  • 通讯作者：
    李涓子
System II： A Native RDF Repository Based on the Hypergraph Representation for RDF Data Model
系统II：基于RDF数据模型超图表示的原生RDF存储库
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2009
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴刚;李涓子;胡建强;王克宏
  • 通讯作者：
    王克宏
知识图谱研究综述
  • DOI：
    10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2017.03.008
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    山西大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李涓子;侯磊
  • 通讯作者：
    侯磊
知识库问答研究进展与展望
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    史佳欣;曹书林;侯磊;李涓子
  • 通讯作者：
    李涓子

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

李涓子的其他基金

面向大规模多源数据的人物画像和定位分析关键技术
  • 批准号：
    U1736204
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    248.0 万元
  • 项目类别：
    联合基金项目
基于云计算的海量数据挖掘关键技术研究
  • 批准号：
    61035004
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    230.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
大规模动态本体映射模型研究
  • 批准号：
    60973102
  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
    32.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
分布式本体系统中本体粒度划分机制研究
  • 批准号：
    60443002
  • 批准年份：
    2004
  • 资助金额：
    10.0 万元
  • 项目类别：
    专项基金项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
关闭
close
客服二维码