語義Web瀏覽方法與技術的研究

《語義Web瀏覽方法與技術的研究》是依託南京大學，由瞿裕忠擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：語義Web瀏覽方法與技術的研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：瞿裕忠
• 依託單位：南京大學

項目摘要

隨著語義Web數據的不斷增長，瀏覽語義Web的需求越來越迫切，因此很有必要研究語義Web瀏覽方法與技術，以推動語義Web 瀏覽器的發展以及語義Web的整體發展。現有的語義Web瀏覽工具或系統在個性化、智慧型化和易用性方面並不令人滿意，相關研究工作尚有很大的改進空間，且有多處需要創造性突破。本項目主要研究語義Web的瀏覽模型、RDF數據呈現方式的復用與定製方法、瀏覽器環境下的RDF數據查詢與推理方法、瀏覽器環境下的RDF數據融合方法以及語義Web瀏覽器軟體的支撐技術。本項目力圖在瀏覽器中查詢的標識和語義解釋機制、實體視圖的復用與重構機制、瀏覽器環境下基於規則的RDF數據查詢與推理方法、基於半監督學習的對象共指推薦方法以及用戶關注點驅動的本體匹配方法等方面有所創新。這些創新方法和技術將有利於提高語義Web瀏覽器的個性化和智慧型化程度，並改善其易用性，對於發展語義Web軟體方法與技術也具有重要意義。

結題摘要

在一個面向實體的語義Web瀏覽模型的基礎上，項目組就RDF數據呈現、語義導航、RDF數據融合、語義Web瀏覽器軟體的支撐技術等進行了深入研究，主要成果如下： 在RDF數據呈現方面，提出了一種面向互動式實體連結的實體摘要方法，綜合考慮刻畫性、差異性和相關性等因素；該方法不會帶來精度的顯著降低，並顯著降低了人工的時間。在DBpedia和Wikipedia數據集上開展實證研究，對大量的“理想”摘要進行多維度分析，為實體摘要方法的研究提供實驗依據和理論啟發。我們還研究了RDF數據的文本呈現，並提出一種基於最連貫縮進列表的通用RDF數據呈現方法。 在語義導航方面，提出了兩種創新方法。針對基於類型的實體過濾，提出一種基於BMC的類型選取方法；考慮到實體類型的層次結構，提出了一種稱為EBMC的最佳化問題，給出了近似算法，並提出一種基於EBMC的類型選取方法。針對基於連結的導航，提出了連結模式的概念，採用形式概念分析方法自動生成連結模式的概念格，最後使用BMC模型選取合適的K個連結模式作為導航選項。提出的兩種方法具有更好的實驗效果。 在RDF數據融合方面，提出了一種協同共指消解方法和面向共指消解的實體摘要方法。實體共指對應於URIs上的一個劃分，假設每個用戶有一個“個性化劃分”，設計算法生成一個“共識劃分”。“共識劃分”可以作為訓練數據來生成一個實體共指的分類器，幫助用戶判斷共指，減輕用戶的負擔。為了提高人工的效率，提出一種面向計算機輔助人工進行實體共指消解的實體對比式摘要生成方法，用自動生成的摘要替代實體的完整描述，縮短人工的用時，提高生產率。 在語義Web瀏覽器軟體的支撐技術方面，開發並發布了一個稱為南京辭彙庫的大規模本體庫，對本體辭彙相關性進行了實證研究，研究了瀏覽器環境下的RDF數據查詢與推理技術，並將基於規則推理套用於實體共指消解。依據本項目提出的諸多創新成果，設計並實現了一個稱為SView的語義Web瀏覽系統，該系統也驗證了本項目提出的方法與技術是切實可行的。 總的來說，本項研究達到了預期的目標。項目組發表學術論文15篇，包括期刊論文4篇，會議論文11篇。按照CCF論文分級體系，A類2篇，B類6篇，C類5篇。項目組的研究成果還包括一本書籍和一項授權發明專利。本項目的研究成果對於語義Web軟體方法與技術的發展具有積極影響。