语义Web服务搜索研究概述

应用语义Web技术构建知识库研究一、引言随着信息时代的到来，数据的爆发性增长让人们难以掌握海量的信息，因为数据不仅数量庞大，而且专业性极强，呈现出多样化的形式，涉及各个学科领域，而这些数据没有通用的搜索和分析工具，没有办法被有效的管理和利用。

为了解决这个问题，语义Web技术的出现为知识表达和信息大数据管理提供了新的思路和方法。

知识库是基于语义Web技术构建的，它是一个包含了对世界上各种实体、事件、概念、关系、规则等的描述和对它们之间关系的描述的数据库，它可以为知识发现、知识管理、知识共享和知识应用提供支持。

本文主要是从语义Web技术角度来探讨应用语义Web技术构建知识库的相关问题。

二、语义Web技术语义Web技术是Web新一代技术的产物，其最重要的特征是强调语义，使得Web既成为全球的资讯平台，又可以为人类的知识领域提供新的表达方式。

语义Web技术的架构包含RDF，SPARQL，OWL等组件，这些组件的作用是让信息更加智能、更加具体，使得人们可以更迅速地获得搜寻结果。

下面介绍几个组成语义Web技术主要组成部分的相关概念。

（一）RDFRDF( Resource Description Framework)是一种XML格式的描述资源的标准。

RDF不仅可以描述Web上的文档，还可以用于描述世界上的任何实体和事件,并为它们提供唯一的URI(Uniform Resource Identifier)标识。

RDF将资源抽象为三元组(或称三元组“Subj ect-predicate-object”,简称SPO)，即主语、谓语和宾语。

如图1所示，著名的物理学家Einstein（主语）的姓氏是Einstein（谓语）（也可以是"hasSurnname"）,Einstein（宾语）。

（二）SPARQLSPARQL是一种知识库查询语言，它是为语义网而设计的，用来从知识库中检索和查询数据。

SPARQL支持三种查询类型:SELECT、ASK和CONSTRUCT，其中CONSTRUCT是利用查询结果生成新的RDF模型。

语义Web技术[摘要] 万维网的创始人Tim Berners-Lee 提出的有关下一代万维网的构想：语义网。

语义网就是机器可以理解数据含义的下一代万维网，其上的“语义”信息蕴含在各资源节点的逻辑联系中。

本文探讨了语义网的相关功能，列举了国外近期关于语义网发展的现状，供大家探讨。

[关键词] 语义Web网XML 本体一、语义网概述1、引言万维网创始人Tim Berners-Lee提出万维网已经发展到第二个阶段，人与人的合作已经延伸到与机器合作。

实现第二阶段目标的难点在于传统的HTML语言本身的固有缺陷，这种标记语言缺乏针对数据内容的标签，其数据的表现格式和数据内容糅合在一起。

这种特点制约了一些需要对万维网上的海量数据进行自动化处理应用的开发。

为了充分发挥万维网海量数据存储的优势，就需要以一种可为机器识别和理解的规范化格式交换web 资源信息。

2、语义网的概念万维网的创始人Tim Berners-Lee 提出的有关下一代万维网的构想：语义网。

Tim Berners-Lee给出了如下的描述：语义网并不是一个从无到有、孤立发展的万维网，而是对当前万维网的延伸和扩展，语义网上的信息具有定义良好的含义，计算机能根据概念的定义声明和逻辑推理规则发现资源对象的含义，使得机-机之间以及人-机之间都能够更有效地合作处理；在语义网中定义和链接的数据能被各种不同的应用以更为有效的方式查询、重用和集成。

人们给语义网下这样的定义：语义网就是机器可以理解数据含义的下一代万维网，其上的“语义”信息蕴含在各资源节点的逻辑联系中。

3、语义网的架构根据Berners-Lee的设想，语义网是由一种分层的体系结构构成，如下图所示。

这是一个功能逐层增强的层次化结构，由七个层次构成。

（1）URI和Unicode。

URI 是Web 的核心概念之一，它能够唯一地标识Web上的任意一个资源。

Unicode 是一种新的字符编码标准，它支持世界上所有的语言。

探究语义Web服务组合的框架随着软件的重用粒度与规模的不断增长，使用Web服务组合构建新的增值服务来进行软件重用成为当今研究热点。

由于Web服务组合结构存在分布、异构、异质等特点，使得服务组合过程复杂多变。

描述逻辑是基于对象的知识表示的形式化，它有很强的表达能力和可判定性，可以是推理得到正确的结果。

使用描述逻辑对Web形式化描述，进行逻辑推理，得到满足用户需求的工作流，使得工作流的生成简单清晰。

1.语义Web服务Web服务是Web应用程序，是自适应、自我描述、模块化的应用程序，可以跨越Web进行发表、定位和调用。

语义Web提出的目的是扩展当前的万维网，使得网络中的信息更具语义，方便计算机的理解处理，便于人机交互。

语义Web主要基于XML和RDF、RDFS，并在此基础上构建本体和逻辑推理规则，以完成基于语义的知识表示和推理，从而为计算机所理解和处理。

2.服务组合Web服务组合是通过Internet将分布在不同环境、平台或公司间已存在的Web服务，按照一定的规则动态地发现并组装成一个更大力度的增值服务或是系统，满足用户的复杂需求，提高软件生产率。

2.1服务组合形式Web服务组合大体可以分为静态和动态的组合形式。

静态的是手工方式实现组合，动态的是系统自动搜索所需服务完成组合。

2.2语义Web服务组合语义Web服务组合是语义网技术在服务组合上的应用，目的在于实现Web 服务的自动发现、组合以及调用。

语义Web技术涉及对数据和服务内在语义的清楚描述。

应用语义Web技术提供了一种有力的方式来支持分布式环境中进行服务的语义发现和调用，通过对服务的所有实质性方面进行清晰的语义描述，服务可以被动态的发现、选取、调用、替换和组合。

动态的服务组合技术可以使用户请求的服务组合简单清晰、共享程度高以及更高的容错能力。

3.描述逻辑描述逻辑是一种用于知识表示的形式语言，适合用于表示关于概念和概念层次结构的知识。

描述逻辑为基于框架、语义网络和面向对象等知识表示方法提供了逻辑基础。

语义Web中的本体推理与查询优化技术研究引言语义Web是一种利用语义来描述、标注和链接数据的技术。

本体推理和查询优化是语义Web中两个重要的技术领域。

本文将对语义Web中的本体推理和查询优化技术进行研究，并探讨它们在构建语义Web应用程序中的作用。

一、本体推理技术本体是描述概念和实体以及它们之间关系的一种形式化模型。

本体推理是通过对本体中的概念和关系进行推理，推导出新的知识和信息，从而增强语义Web的语义能力。

1. 实例推理实例推理是通过对本体中的实例进行推理，推导出该实例的相关属性和关系。

例如，对于一个包含人员信息的本体，可以通过推理推导出某个人员的年龄、性别、所属组织等信息。

2. 类型推理类型推理是通过对本体中的类型进行推理，推导出实例的类型。

例如，对于一个包含动物分类信息的本体，可以通过推理推导出某个实例是属于鸟类的。

3. 关系推理关系推理是通过对本体中的关系进行推理，推导出实例之间的关系。

例如，对于一个包含家庭关系信息的本体，可以通过推理推导出某个人员与另一个人员之间的关系，如父子、兄弟等关系。

本体推理技术的应用可以帮助语义Web应用程序更加准确地理解和处理数据，提高数据的语义能力和知识表达能力。

二、查询优化技术在语义Web中，查询优化是提高查询效率和性能的关键技术。

通过对查询进行优化，可以减少查询的时间和资源消耗，提高语义Web应用程序的响应速度。

1. 查询重写查询重写是一种常见的查询优化技术，它通过改写原始查询，将其转化为等价的更高效的查询。

例如，通过将查询中的关系映射到本体的关系，可以减少查询的计算量。

2. 查询规划查询规划是指根据查询的特征和数据分布等信息，选择合适的查询执行计划。

通过选择最佳的查询执行计划，可以降低查询的时间和资源消耗。

3. 缓存技术缓存技术是一种常用的查询优化技术，通过缓存查询结果，减少重复查询的次数。

通过有效地利用缓存技术，可以大大提高查询的性能和响应速度。

基于语义的个性化Web搜索李雪梅(江苏人民广播电台总编室资料科　南京　210002)摘　要　针对目前Web搜索中存在的“表达差异”与“忠实表达”问题,对基于语义的个性化搜索机制进行了探讨。

关键词　个性化　Web搜索　搜索引擎　语义搜索 随着Internet网络的普及和WWW的迅猛发展,网络已成为人们获得信息的必要途径和重要手段,网络中的海量信息既给人们带来方便,也带来了许多问题。

信息浩如烟海,内容庞杂,组织松散,为找到有用信息,人们经常要耗费大量宝贵的时间,所以近年来Internet个性化搜索服务越来越引起人们的关注。

虽然现在有些搜索引擎可以对检索结果进行打分并按得分的高低来呈现给用户,但是由于没有考虑到用户个人的兴趣爱好,不同用户对于同样的检索关键词检索出的信息是相同的,这样做并不能完全满足用户的要求,因此许多公司与研究团体纷纷致力于个性化Web搜索的开发与研究。

1　个性化Web搜索所谓个性化Web搜索服务,既是一种个性化服务,又是一种信息服务,它能够满足用户的个体信息需求,它通过长期观察用户的搜索行为,从中识别用户的信息需求偏好,并且能够根据用户对搜索结果的评价,自觉调整搜索策略。

个性化Web搜索服务是个性化Web信息服务的一个方面,它可以帮助用户更快、更准确地找到所需信息,还可以避免无关信息的干扰,这其实也是搜索智能化的一个方面。

个性化搜索服务体现在两个方面:a.用户可以使用比关键字表达方式更为方便灵活、符合用户个性习惯的描述方式,来表达自己的信息需求。

b.用户能够从多个信息源中获得最贴近自己需要的信息,即针对同一检索关键词,不同用户能够获得不同的检索结果。

尽管搜索服务提供者在研发个性化搜索技术方面已经花费了大量的时间和精力,但是目前的个性化Web搜索服务仍然存在不少的问题,比如需要用户配合、个人信息泄露、信息无关等。

除了这些问题外,当今网络用户还面临两个更深层次的问题:一个是“忠实表达”问题。

云制造中的语义web服务的发现和匹配技术分析中国海洋大学海大新星计算机工程中心QQ：0目前，尽管基于可扩展标记语言和超文本传输协议的Web服务能够实现云制造环境下的制造资源集成，即各实体通过Web服务的方式封装其拥有的制造资源,供其他实体调用。

但是Web服务架构中用于Web服务发现的UDDI技术主要是基于关键词查找，由于关键词查找的自身缺陷，UDDI技术不支持概念间的推理或灵活的匹配，因而不能实现基于服务性能的查找。

这便给企业用户找到合适的服务带来了很大的不便，在服务发现的效率和自动化上也大打折扣。

因此单单靠UDDI技术不能满足企业用户的需求，因此应当要在Web服务发现机制中加入语义的成分。

本文提出了语义Web (semantic Web)的概念，并将其运用到云制造资源匹配的实现中。

语义web的设计目标是为云制造平台的Web上的各种资源添加语义,进一步建立公共的概念体系(本体),并在此基础上添加推理机制,从语义层次上实现网络的互联,服务于智能化的云制造应用中。

语义Web服务的研究目标是利用语义描述和服务本体实现云制造中服务的高效率和自动化。

一、项目立项依据（1）、传统的web服务及其缺点Web 服务是指采用相同的标准或技术规范，将应用逻辑、网络技术等集成一体，使不同应用服务模块进行相互通信的一种组件框架。

Web 服务框架一般包括服务提供者、服务请求者和服务注册中心。

它们通过基于XML 的标准或协议，如SOAP (Simple Object Access Protocol)、WSDL (Web Service Description Language) 和UDDI (Universal Description，Discovery，and Integration) 相互通信或交流。

它们之间具体关系如下: 服务提供使用WSDL 描述提供的Web 服务功能，并向服务注册中心发布服务信息; 服务请求者向服务注册中心提交服务请求; 注册中心根据请求，使用UDDI 查询或发现符合条件的Web 服务，并将结果返回给请求者; 请求者根据返回的服务信息，与提供者进行连接绑定，并使用SOAP 协议调用Web 服务，以期获取服务结果。

面向语义Web的数据挖掘研究随着Web2.0时代的发展，万物互联的时代已经到来。

愈来愈多的数据从互联网上产生和储存，例如社交网络、电商平台、博客论坛、在线图书馆、制造业等等。

然而，这些数据往往是以非结构化或半结构化的形式存在，而传统的数据挖掘技术难以直接应用于这种数据上。

因此，面向语义Web的数据挖掘成为了一个备受关注的研究方向。

一、语义Web的基本概念语义Web是由World Wide Web联盟提出的一项技术，旨在让机器能够理解并处理Web上的信息。

它是建立在XML、URI、RDF等现有Web技术之上的一种扩展技术，旨在以结构化、编码化和可查询的形式建立全球信息交换的框架。

语义Web的核心是语义技术，它能够表达出数据的含义，并建立数据之间的语义关系。

二、语义Web与数据挖掘的关系语义Web和数据挖掘技术都是在处理海量数据时需要关注的技术。

它们之间的关系可以理解为：语义Web提供了一种结构化数据的表示方式，为数据挖掘提供了更加规范清晰的数据来源。

反过来，数据挖掘技术可以从语义Web中的结构化数据中，发掘出更加深度的信息和规律，进一步促进了语义Web的发展。

三、面向语义Web的数据挖掘研究内容1.本体挖掘在语义Web的框架下，本体是一种表示和共享知识的方式。

本体挖掘就是从海量数据中，识别出本体，建立本体之间的关系，进而促进知识共享和交流。

例如，在制造业领域，本体挖掘可以帮助生产企业更加准确地分析市场需求，更好地调整产品结构，提高竞争力。

2.知识发现知识发现是从数据中提取潜在的、有价值的、未知的知识。

语义Web的本体、RDF等技术提供了一种表达知识的方式，为知识发现提供了更加广阔的空间。

例如，通过分析社交网络中的关系，可以发现用户之间的兴趣爱好，为电商平台推荐更加符合用户需求的商品。

3.数据挖掘算法在语义Web的数据挖掘研究中，算法仍然是重要的研究方向。

传统的数据挖掘算法在语义Web中面临一些挑战，例如数据集的规模和维度的增加，数据的异构性和不确定性越来越明显。