一种基于领域本体的论文检索方法的研究与应用

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1、第３０卷第１０期计算机应用与软件Ｖｏｌ３０Ｎｏ．１０２０１３年１０月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＯｃｔ．２０１３一种基于领域本体的论文检索方法的研究与应用吴振忠王曼宋婧文蒋运承（华南师范大学计算机学院广东广州５１０６３１）摘要针对传统的论文检索方法缺乏语义理解，检索结果相关度不高的缺点，采用基于语义网络的文档语义表达模型，提出一种基于领域本体的检索方法。首先结合学科分类体系构建领域本体，并对论文文档进行语义索引；然后根据本体知识和索引信息构建基于语义网络的文档语义表达模型；最后改进用户查询与语义网络的相关度算法，综合关键词和语义的方

2、法实现结果排序。实验结果表明，该方法能有效地提高论文检索的准确率和召回率。关键词领域本体语义检索论文检索语义网络中图分类号　ＴＰ３９１　　　　文献标识码　Ａ　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１３．１０．０４９ＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＯＦＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮＲＥＴＲＩＥＶＡＬＭＥＴＨＯＤＢＡＳＥＤＯＮＤＯＭＡＩＮＯＮＴＯＬＯＧＹＷｕＺｈｅｎｚｈｏｎｇ　ＷａｎｇＭａｎ　ＳｏｎｇＪｉｎｇｗｅｎ　ＪｉａｎｇＹｕｎｃｈｅｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓ

3、ｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６３１，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｒｅｔｒｉｅｖａｌａｐｐｒｏａｃｈｅｓｉｎｌａｃｋｏｆｓｅｍａｎｔｉｃｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇａｎｄｌｏｗｒｅｔｒｉｅｖａｌｒｅｓｕｌｔｓｐｅｒｔｉｎｅｎｃｅ，ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｄｏｍａｉｎｏｎｔｏｌｏｇｙｂａｓｅｄｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇｍｅｔｈｏｄｕｓｉｎｇｄｏｃｕｍｅｎｔｓｅｍａｎｔｉｃｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｓｅｍａｎｔｉｃｎｅ

4、ｔｗｏｒｋ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｉｔｂｕｉｌｄｓｔｈｅｄｏｍａｉｎｏｎｔｏｌｏｇｙｉｎｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｗｉｔｈｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｍａｋｅｓｓｅｍａｎｔｉｃｉｎｄｅｘｉｎｇｏｎｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｄｏｃｕｍｅｎｔｓ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｏｎｔｏｌｏｇｙｋｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄｉｎｄｅｘｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｉｔｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓｓｅｍａｎｔｉｃｎｅｔｗｏｒｋｓｂａｓｅｄｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｄｏｃｕｍｅｎｔｓｓｅｍａｎｔｉｃｓ．Ｆｉｎａｌｌｙｉｔｍｏｄｉｆｉｅｓｕｓｅｒｓｑｕｅ

5、ｒｙａｎｄｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｓｅｍａｎｔｉｃｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｉｎｔｅｇｒａｔｅｓｔｈｅｋｅｙｗｏｒｄｂａｓｅｄａｎｄｓｅｍａｎｔｉｃｂａｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈｅｓｔｏｉｍｐｌｅｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｏｒｔｉｎｇ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｃａｌｌｒａｔｅｏｆｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｒｅｔｒｉｅｖａｌｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ｄｏｍａｉｎｏｎｔｏｌｏｇｙ　Ｓｅｍａｎｔｉｃｒｅｔｒｉｅｖａｌ　Ｄｉｓｓｅｒｔ

6、ａｔｉｏｎｒｅｔｒｉｅｖａｌ　Ｓｅｍａｎｔｉｃｎｅｔｗｏｒｋ构上和语义上的联系；（２）基于上下位关系、近似概念的扩展查［１］０　引言询方法粒度较粗，容易产生“查询漂移”；（３）已有查询与文档的相关度算法依赖于概念匹配和词频统计，以此为基础的结随着信息技术的迅速发展，用户对学术论文的查询和获取果排序准确性不高。基本上依靠论文检索平台和学术搜索引擎。传统的论文检索算针对已有检索方法存在的不足，本文从研究增强论文文档法通常基于查询项匹配和相似概念扩展，利用词语集合ＢＯＷ的语义表达入手，以领域本体为知识背景，用领域本体的概念来（ＢａｇｏｆＷｏｒｄ）［１］来表达用户查询和文档内

7、容，在此基础上计算代替一般关键词，以基于语义网络的语义模型来取代基于词语两者相关度，对检索结果进行排序。随着语义Ｗｅｂ技术研究的集合ＢＯＷ的词汇模型。用语义网络来表示论文文档，能更准［２］确反映术语概念在内容、结构以及内涵上的关系，充分利用本领发展，本体论和语义搜索被应用于信息检索领域，文献［３］提域内的知识背景，从而更准确有效地表达文档内容和用户查询出用本体概念代替关键词进行检索，利用改进的向量空间模型意图。建立在语义表达模型基础的论文检索方法能够进行与领计算查询与文档的相关度；文献［４］考虑基于通用语言本体域知识相关的检索匹配和结果排序，而不是简