【摘 要】
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现有Web内容是无结构或半结构化的,因而机器不能理解其语义,故不能彼此交流Web信息,不能充分挖掘隐藏在信息中的知识。语义Web通过结构化的定义信息和描述资源,以求达到机器
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现有Web内容是无结构或半结构化的,因而机器不能理解其语义,故不能彼此交流Web信息,不能充分挖掘隐藏在信息中的知识。语义Web通过结构化的定义信息和描述资源,以求达到机器能自动理解信息,充分挖掘隐藏在信息中知识的目的。本文首先研究语义Web的逻辑基石描述逻辑和语义核心本体技术。由于基于本体的语义相似度计算技术在语义Web应用中具有非常重要的作用,故在总结经典的基于本体的语义相似度计算模型基础上,提出自己的语义相似度计算模型：Brewing模型,并给出实例验证。最后以湖南师范大学数学与计算机学院网站为应用环境,在Jena框架的支撑下,开发出陈述式语义搜索引擎Stating,对上述理论研究做技术上的应用。本论文所做的工作如下：1、从理论上研究语义Web的基础技术：描述逻辑和本体技术：2、提出一种基于本体的语义相似度计算模型：Brewing模型,用实例验证其计算效果；3、采用Protege工具创建湖南师范大学数学与计算机学院本体：4、在Jena框架支撑下,以湖南师范大学数学与计算机学院网站为应用环境,开发语义搜索引擎Stating。总之,搜索引擎Stating和语义相似度计算Brewing模型对以后的信息检索研究具有一定的借鉴作用。
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