按需聚合的語義深層網查詢雲模型及評估研究

《按需聚合的語義深層網查詢雲模型及評估研究》是依託重慶大學，由馮永擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：按需聚合的語義深層網查詢雲模型及評估研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：馮永
• 依託單位：重慶大學

中文摘要

增強深層網的語義可理解性、提升其線上查詢的效率及查詢結果的利用效能，即語義深層網查詢處理，已成為深層網信息集成研究的聚焦點。.深層網查詢結果語義標註的高效、準確和完整，查詢處理效能、負載均衡和容錯服務能力，查詢結果的用戶滿意評價機制，又是目前語義深層網查詢處理的前沿問題和難點。.針對這三個問題，本研究將引入用戶主觀行為特徵，利用組合最佳化方法探求感性與理性最佳組合的深層網查詢結果抽取研究方法，再利用控制論的研究成果，研究查詢結果模式的反饋機制，提出領域本體、查詢接口/結果模式三位一體的語義標註方法，保證標註準確、完整和高效；而後，首次提出將查詢處理全過程遷移至雲計算環境，構建按需聚合的語義深層網查詢雲模型，再引入用戶滿意度因素，建立用戶滿意度評價原型系統，從最大程度上改善語義深層網查詢處理的方式，提升查詢結果的利用效能，為廣泛的深層網客群用戶提供按需、快捷、可靠、滿意的語義深層網查詢服務。

結題摘要

增強深層網的語義可理解性、提升其線上查詢的效率及查詢結果的利用效能，即語義深層網查詢處理，已成為深層網信息集成研究的聚焦點。深層網查詢結果語義標註的高效、準確和完整，查詢處理效能、負載均衡和容錯服務能力，查詢結果的用戶滿意評價機制，又是語義深層網查詢處理的前沿問題和難點。 本研究針對這三個關鍵科學問題，面向電子商務、社交網路、多媒體搜尋、推薦系統、微博、數字教育等深層網的主要套用領域，依託信息物理社會可信服務計算教育部重點實驗室的曙光高性能集群，利用Hadoop和MapReduce框架構建了雲計算大數據處理平台，在此基礎上，按照申報書設定的Deep Web 查詢結果抽取、Deep Web 查詢結果語義標註、語義深層網查詢雲模型和Deep Web 查詢結果評估四項研究內容，深入研究了基於用戶點擊的最佳化搜尋和滿意度提升、例子視頻檢索、分數階中立型微分系統、基於輪廓信息的圖像局部不變性檢測、綜合啟發式信息與領域本體結合的Deep Web查詢結果標註、綜合多查詢能力評價因素的自動會話解析算法、DOM樹和視覺特徵相結合的頁面抽取、面向深層網頁面數據自動抽取的消除重複模式方法、多聚焦圖像融合等理論、技術和方法，提出了領域本體、查詢接口/結果模式三位一體的語義標註方法，提出了理性與感性最佳化組合的Deep Web 查詢結果抽取研究方法，建立了按需聚合的語義深層網查詢雲模型，保證了標註準確、完整和高效，改善了語義深層網查詢處理的方式，提升了查詢結果的利用效能，可為廣泛的深層網客群用戶提供按需、快捷、可靠、滿意的語義深層網查詢服務，達到了課題申報提出的研究目標。 在課題研究過程中，取得了一系列的創新成果，超額完成了項目申報書預期研究成果的約束性指標要求，共發表了受項目資助的學術論文29篇，其中SCI檢索的期刊論文6篇，EI檢索的期刊論文8篇，CSCD核心期刊論文5篇，CSSCI核心期刊論文1篇，錄用SCI期刊論文1篇，以口頭報告並推薦SCI期刊的形式參加國際學術會議2次，申請國家發明專利6項，其中3項已獲得授權，培養在站博士後2人，在讀博士2人，在讀碩士4人，畢業碩士8人，其中碩士生獲得國家獎學金3人次，華為獎學金1人次，重慶大學優秀碩士學位論文1人次，並推薦參評重慶市優秀碩士學位論文，開發完成原型系統1套，並正在開發2套原型系統。