对等网环境下的语义检索研究

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近些年来,随着网络技术的日臻成熟,网络已经深入到了人们生活的每一个角落。但是,迅速发展的网络使得传统C/S模式不堪重负。与此同时,随着网络带宽的成倍增加以及计算机计算能力的大大提高,对等网络引起了来自工业界和学术界越来越多的关注,成为了新的研究热点。由于对等网络具有分散式控制、自组织、自适应和良好的扩展性等优点,这使得它非常适合用来处理因特网中海量主机资源。但P2P上的数据具有分布性与无结构化,缺乏面向语义的表达与描述,仅能实现粗粒度(文件水平)的共享,导致检索效率低下,从而限制了P2P环境的潜能发挥,降低了节点间的知识共享水平。本文首先对对等网络及语义检索的相关知识进行了深入研究,接着着重分析了现有P2P语义检索方法,发现现有的P2P语义检索并没有将节点用户的兴趣和节点内容的语义表示有效地结合起来。在此基础上,提出了一种对等网环境下的语义检索框架模型,对其框架结构和功能模块做了详尽的阐述,并分析了该框架的信息检索流程。该框架模型将本体知识应用到对等网信息检索中,利用本体概念间的各种语义关系指导对等网信息检索过程,并充分发挥对等网中超级节点的功能,使用户能够快速、准确地找到所需要的资源,提升对等网信息检索的查准率和查全率。另外,论文对P2P环境下语义检索涉及的关键问题进行了深入的分析和研究。详细分析了P2P社区本体构建和管理方法;研究了在语义相似度计算中,影响语义距离的四大因子,分析了语义相似的不对称性,给出了相应的语义相似度计算模型。该研究为对等网环境下的语义检索的实现提供了一定的理论支持。
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