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相似文献
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1.
本文通过对集成融汇技术在图书馆的应用概况、集成融汇技术的图书馆信息管理系统框架、集成融汇技术的图书馆信息服务类型方面进行分析,研究基于集成融汇的图书馆信息服务模式,在此基础上分析了集成融汇技术对图书馆信息服务的影响。  相似文献   

2.
基于语义Web的知识处理流程及其技术框架研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
在对基于语义Web进行知识处理的必要性进行分析的基础上,研究基于语义Web的知识处理流程和基于语义Web的知识处理技术框架.首先,从语义Web与传统Web的区别人手,分别探讨语义Web中知识表示、联网、发现、获取、集成的基本特征和常用技术,对人脑和电脑进行合理分工和有效定位,充分体现人机在知识处理流程中的互补作用;其次,结合基于语义Web的知识处理流程,从多层次上集成知识处理新技术,为人机结合处理知识提供技术方案.  相似文献   

3.
集成融汇:概念、模式与应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
在介绍Web集成融汇概念、技术发展过程的基础上,重点讨论集成融汇模式、组织机制以及当前应用状况,并分析集成融汇所面临的挑战与未来发展趋势。  相似文献   

4.
大规模人机协同知识管理模式研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对当前知识管理理论研究中存在的两大瓶颈,分析网络环境下知识共享行为的新特征,借鉴长尾理论、自组织论、语义Web技术和综合集成方法,首次提出一种全新的知识管理理念——大规模人机协同知识管理。大规模人机协同知识管理的基本思想包括集体智慧、自组织、综合集成以及适度公开组织内部知识;在知识处理的范围、知识共享和创新的驱动力、组织知识是否对外保密、知识主体之间的合作关系、知识组织技术、知识处理方式等方面与传统知识管理具有不同的特征;技术上依赖语义Web和Web20的集成——综合集成研讨厅。最后以KiWi项目为案例,探讨了基于语义Web的知识处理模式和框架的合理性。图6。表5。参考文献34。  相似文献   

5.
国家叙词库是我国叙词表资源集成与服务系统,体系结构包括三层:数据获取与转换层、存储与语义集成层、服务与应用层。数据获取与转换层实现叙词表数据的采集、规范描述和格式转换;语义集成采用中心词表集成模式,顶层为分类表和本体,中间为概念层,底层为基础词库;服务方面,采用渐进服务思路,提供不同颗粒度和不同语义层次的数据服务。叙词表宏观结构方面,将叙词表及其各组成部分作为独立概念体系,通过描述概念体系间的关联,表达叙词表宏观结构;微观结构方面,将概念和词汇分别作为描述对象,词汇作为概念标签,在概念层面描述语义属性,在词汇层面描述非语义属性。基于DC元数据框架设计叙词表元数据方案,基于SKOS+XL设计概念和词汇描述的元数据方案。图3。表3。参考文献19。  相似文献   

6.
文章分析了现有协同政务流程集成模型及框架的不足,分析了将语义Web服务应用于协同政务知识共享的技术优势,构建面向知识共享的协同政务流程集成框架,运用语义Web服务和本体概念设计了基于WSMO的协同政务流程集成,实现了不同政务信息系统之间的语义互操作,从而方便政府与用户的语义互动与知识共享.  相似文献   

7.
知识构建的基本原理研究(下)——知识构建的技术支撑   总被引:3,自引:1,他引:2  
知识构建需要一定的技术支撑。在支撑技术中,语义Web技术能为知识构建提供知识组织管理,网格技术能为知识构建奠定知识集成环境,基于这两种技术优势互补的语义网格可为知识构建提供知识空间优化的语义互联策略和智能整合策略。  相似文献   

8.
本文在简述数字资源集成服务的基础上,分析集成检索系统的实现方式,阐述数字资源集成检索的发展模式——集成融汇,介绍集成融汇的类型和应用。  相似文献   

9.
本文简要介绍了语义桌面的基本知识,给出了个性化语义桌面的概念体系结构。详细阐述了个性化语义桌面的信息组织问题,具体包括信息集成、心智模型、用户上下文和微观语义信息组织。  相似文献   

10.
本体是一种具有知识表达与推理能力的知识组织和管理工具。由于信息消费知识存在分散、异构、缺乏语义支持的问题,基于本体的知识服务可实现基于内容的访问、异构信息语义层的集成和互操作,达到知识共享和重用的目的。为了实现用户的信息消费效益,利用知识语义本体的技术来论述知识共享理论,推动本体技术在解决用户信息消费活动中的实际问题。从信息消费的视角加强信息基础建设,推进均等化服务;从知识的分散性阐述了基于本体的知识检索设计,以及用户消费知识缺口的挖掘与利用办法;构建安全的信息消费环境,需要完善信息消费管理机制和规避信息消费风险。  相似文献   

11.
Mashup工具的分析与研究*   总被引:1,自引:0,他引:1  
探讨Mashup工具的研究现状及功能特点。在介绍Mashup工具相关技术、研究成果及已有分类模型的基础上,提出一个新的分类模型,包括数据层融汇工具、表示层融汇工具及企业级融汇工具,然后分类讨论Mashup工具的主要功能、关键技术及代表产品。  相似文献   

12.
Mashup关键技术研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
分析Mashup的三层体系架构,并从资源获取技术、表示层组件技术、服务器技术、融汇组织技术几个方面归纳并详细论述Mashup相关技术。资源获取技术从Web Feed方式、公共接口API方式、REST协议方式和屏幕抓取4个方面介绍;表示层组件分为Portlet与Widget两类;服务器技术以Kapow Mashup Server为例;融汇组织技术方面侧重融汇模式和编程语言及工具。最后指出目前存在的问题及未来的研究方向。  相似文献   

13.
基于叙词表的概念语义相似度计算   总被引:3,自引:1,他引:2  
语义相似度计算是信息处理技术中的一个关键问题。提出基于叙词表、基于距离的概念语义相似度计算方法,详细叙述其计算流程。在此基础上,利用《农业叙词表》中的实际数据展开分析验证,从计算结果上看该方法基本可行,从实用的角度出发,可为叙词表的应用作一些尝试和探索。  相似文献   

14.
构建语义化知识服务系统是数字图书馆在语义Web环境下的发展方向。针对目前各种语义Web技术在数字图书馆开发应用的现状和问题,本研究融合国际基于Topic的语义知识组织技术,结合国内的需求,提出了“语义主题模型”,目标为构建可实施的语义化知识系统。文章首先对以“概念化主题、主题关联、语义标签”为内涵的“语义主题化模型”概念进行定义;其次,设计基于此模型的语义化知识系统框架;再次,对相关应用进行了探讨;最后,对未来开发工作进行了规划。  相似文献   

15.
语义检索研究综述   总被引:10,自引:0,他引:10  
随着语义网技术的发展,语义检索的研究已成为热点领域。本文首先分析了传统网络检索技术的局限性。然后在对若干研究与应用调研的基础上,对当前语义检索的研究进行了综述,详细分析了目前的两类语义检索研究:语义支持的检索及语义网检索,对语义网检索更进一步分析了其三种不同的研究方向:语义网文档检索、实例检索、关系检索。  相似文献   

16.
基于“Topic”的语义信息组织与图书馆学的经典Subject理论密不可分,可将其视为较为抽象化的Subject理论在语义Web环境下的一种“演化”和实用化的主题技术。文章首先解读Subject和Topic的概念,并概述两种基于Topic的国际标准技术,即TopicMaps和DITA;其次,简要描述TopicMaps的技术和应用,并重点介绍在图书馆界鲜为人知的DITA技术及其应用;再次,对基于“Topic”的语义信息组织方法予以总结。  相似文献   

17.
[目的/意义]旨在深入语义层面对研究主题进行分析。[方法/过程]提出基于本体的研究主题语义分析方法,从语义类型和与语义关联两个维度展开,并在实证研究过程中,以“医学信息学”为例,对方法进行验证。[结果/结论]结果表明,语义类型分析能够辅助研究者对研究主题的内容进行进一步的语义理解;语义关联分析从语义角度分析各个研究主题在语义含义上的关联,在辅助研究者分析某领域研究主题时,能够综合分析相关主题,并发现新的研究交叉点。  相似文献   

18.
语义Web门户基于本体技术,采用一系列的语义Web技术实现了语义查询、语义浏览、语义发布和语义个性化。文章重点调研了相对完善的语义Web门户,并在此基础上归纳总结了语义Web门户相关的实施方案以及它对科研活动的支持。  相似文献   

19.
语义网的核心理念是使人和软件代理能够获取基于语义的信息,而语义门户是语义网的组成单元,是实现具有共同兴趣目标的人群之间的信息交流和共享的平台。SEAL是开发语义门户的一种与领域无关的方法,为门户中信息供给、信息获取、门户创建与维护等挖掘语义信息。本文主要从SEAL核心方法、体系结构、核心模块及核心模块的应用等几个角度进行了详细的介绍,以便为国内语义门户的研究提供一些参考。  相似文献   

20.
陶俊 《图书情报工作》2018,62(21):140-148
[目的/意义]词表语义组织是馆藏语义化研究的重要组成部分,梳理该领域的历史演进有利于明晰重点并推动其更好发展。[方法/过程]在辨析词表语义组织领域核心术语的基础上,提出"标准规范——语义组织方法——支撑技术——词表应用"研究框架,基于该框架梳理中文叙词表语义研究代表文献。[结果/结论]提出词表语义组织的定义及其主体框架,揭示了词表、本体、关联数据等的核心概念及其有机联系;以叙词表为例梳理我国词表语义组织研究近10年来的代表性研究工作;比较词表传统研究与语义组织研究的内在异同,并对我国词表语义组织研究进行述评和展望。  相似文献   

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