基于Wiki的垂直搜索语义技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61202169
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0211.信息检索与社会计算
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

The current Web search technology is partially solved the discovery problem of vast information resources, and the recall and precision of information can not meet the needs of users. According to the feature of vertical search engine in the Web environment, and using the rich semantic resources in Wikipedia, we will optimize the information retrieval process by combining the traditional information retrieval technology with semantic Web technologies. Include: proposing semantic representation method of knowledge units, mining the structured semantic relations in Wiki, constructing semantic relation matrix of concepts; proposing the relevance measure means of Web pages' Crawer topics,building dynamic themes semantic dictionary, proposing the automatic query classification algorithm of vertical search engine; constructing 3-layer index model by parsing semantic information on different granularity for the document indexing of semantic data format; enhancing ontolgy the ability to express fuzzy concept by extending Description Logic on fuzziness, discussing satisfaction reasoning algorithm on fuzzy Tableaux.This study will have important practical values for exploring the intelligent search engine.
目前的Web搜索技术只是部分地解决海量信息资源的发现问题,信息的查全率和精确度仍然不能满足用户的需求。本项目针对当前的万维网环境下垂直搜索引擎的特点,利用维基百科丰富的语义资源,将传统信息检索技术与语义Web技术相结合,优化信息检索过程。具体内容包括:提出知识单元的语义表示方法,挖掘Wiki丰富的结构化语义关系,构建概念间的语义关联矩阵;给出主题爬虫的网页主题相关性度量方法,构建动态主题语义词典,提出垂直搜索引擎的查询自动分类算法;针对具有语义数据格式的文档索引,对语义信息进行不同粒度的解析,建立语义三层索引模型;提出语义搜索模型及其结构框架,对描述逻辑进行模糊扩展,以增加本体描述语言的模糊概念表达能力,探讨基于模糊Tableaux的可满足性推理算法。本项目的研究对探索实现智能搜索引擎具有重要的实际应用价值。

结项摘要

目前的Web搜索技术只是部分地解决海量信息资源的发现问题,信息的查全率和精确度仍然不能满足用户的需求。本项目针对当前的万维网环境下垂直搜索引擎的特点,利用维基百科丰富的语义资源,将传统信息检索技术与语义Web技术相结合,优化信息检索过程。研究取得了以下成果:.1)提出了基于Wiki的语义相似度计算方法WLA,挖掘Wiki丰富的结构化语义关系,构建概念间的语义关联矩阵,基于网页主题相关性度量方法,构建了动态主题语义词典;.2)提出了垂直搜索引擎的查询自动分类算法Bagging_BSJ,该算法集成了三种基分类器,提高了查询的准确率和召回率;.3)针对具有语义数据格式的文档索引,根据索引对象特征对语义信息进行不同粒度的解析,建立语义三层索引模型来满足用户的多种查询需求;.4)建立了语义搜索模型并开发了原型系统,提出基于用户查询意图的主题搜索排序算法,对描述逻辑进行模糊扩展,以增加本体描述语言的模糊概念表达能力。实验测试了多个数据集上前50条命中记录的查准率和查全率,我们系统的查准率不低于86%,查全率不低于80%,响应时间小于1秒。.总之,本项目的研究对探索实现智能搜索引擎具有重要的实际应用价值,达到了预期的目标,取得了一系列科研成果,其中SCI检索论文1篇,5篇EI检索论文,2篇国际会议论文(EI检索周期中),软件著作权2项,申请专利1项,培养了6名硕士研究生。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
Topic Search Ranking Algorithm based on User’s Query Intent
基于用户查询意图的主题搜索排名算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Journal of Computational Information Systems
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵德新;张美珍
  • 通讯作者:
    张美珍
一种基于映射相关ID的RFID防碰撞方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Services Computing
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    张德干;汪翔;宋孝东;赵德新
  • 通讯作者:
    赵德新
A Search Ranking Algorithm Based on User Preferences
一种基于用户偏好的搜索排名算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Journal of Computational Information Systems
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵德新;张美珍;张德干
  • 通讯作者:
    张德干

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其他文献

A Novel Approach to Mapped Correlation of ID for RFID Anti-Collision
用于 RFID 防冲突的 ID 映射关联的新方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2024-09-14
  • 期刊:
    Chinese Quarterly of Mechanics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋孝东;张德干;汪翔;赵德新
  • 通讯作者:
    赵德新

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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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]
      
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