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Report
Research on the Information Filtering of OWL
Text Based on Semantic Analysis
This paper appears in: Wireless Communications,
Networking and Mobile Computing, 2008. WiCOM '08.
4th International Conference on
Issue Date: 12-14 Oct. 2008
On page(s): 1 - 4
Location: Dalian
Print ISBN: 978-1-4244-2107-7
INSPEC Accession Number: 10358126
Digital Object Identifier: 10.1109/WiCom.2008.2595
Date of Current Version: 18 å•
一
•
æœ
ˆ2008
abstract
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OWL
Information filtering techology based on sematic analysis
Research of information filtering algorithm technology
Design and analysis of information filtering technology algorithm
Introduction
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1.傳統 過分強調性能的信息網絡和傳統忽視語義信息
OWL( Web Ontology Language)
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DAML+OIL=OWL
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OWL 可以明確地表達詞彙中的專有名詞以及這些專有名詞之間的關係
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RDF 是一種資料模型﹐用來描述物件 (“資源”)與彼此間的關係。它為這種資料模型提供了一種簡單的語
義﹐而這些資料模型都可以用 XML 語法來表示。
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RDF Schema 是用來描述 RDF 資源的屬性與類別的語彙。它關係著這些屬性與類別普遍的層級架構上
的語義。
Information filtering techology based on sematic
analysis
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
主要的信息過濾技術在三個方面:
一是用戶的信息需求模型(用戶模板)和明確的技術文件.
二是配套技術.
三是使用技術相對的反饋 .
Research of information filtering algorithm
technology
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過濾效果綜合幾種過濾方法優於單過濾方法。
因此,我們來到了我們自己的設計思想的基礎
上總結了以往的結果勞動和吸收先進經驗。
Information segmentation
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標題“標題”通常顯示的內容當前頁面。斜體,粗體,大詞的頁
面是可能是重要內容的文章。為了突出這一特點,而不是分散注
意力的其他權重,網頁內容分為兩部分 -標題和文本中,在時間
方面,我們給予較高權重的稱號。辛(D,p)表相似的關鍵字
信息文本和術語的用戶的本體,和使用(1)來表示。
The calculation of sematic similarity
Find the predicted information with
strong correlation
Design of information filtering
technology algorithm
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If {
Initialization pages weights W, heading weight Wt and
body weights Wb;
Step1: segmentation information pretreatment
Step2: information has been processed
If {
If (title t exist) then for (each of vocabulary y in title t)
{If (y exist in the body) then amend Title weight =
Wy,/ / Wy is the weight of vocabulary y}
If (Text exist) then for (each vocabulary y in text
b)
{If (z exist in the ontology) then amend
weights WbWz;/ / Wz is the weight
of vocabulary z}
}
{Match OWL, retain the information bigger than the
threshold}}
Else {discarded}
}
Analysis of information filtering
technology algorithm

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P=D/A
R=D/T
Simulation experiment on information
filtering algorithm
CONCLUSION

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