sam99的博客

本文探讨了本体自动评估程序在挖掘过程中的表现与人类专家评估的差异，分析了现有评估方法的局限性，并提出了改进方向，如采用怪异度指标、先进术语提取器和Gangemi评估方面。同时，研究提出了一种基于OMIT本体的miRNA目标预测知识获取框架，通过构建特定领域本体、注释源数据库并建立集中式RDF数据仓库，促进癌症相关知识的发现、共享与临床决策支持。文章总结了该框架的优势与挑战，并强调未来需加强跨领域合作与方法验证以推动实际应用。

本研究探讨了在构建本体过程中，预先手动移除语料库中无关段落对自动化评估程序EvaLexon的影响。通过两轮专家参与的实验，分析了文本清理对三元组生成质量及自动评分结果的影响。结果显示，人工清理文本虽减少了三元组数量，但降低了相关性和精度；EvaLexon对输入变化敏感，但与专家判断一致性较弱。研究建议谨慎进行文本预处理，并提出未来应优化清理方法、改进评估指标以提升本体评估的可靠性与准确性。

本文探讨了生物医学领域中的知识获取与本体质量评估问题，重点介绍了CORAAL和EvaLexon两个工具。CORAAL致力于从生物医学出版物中提取、处理并传播知识，具备无需依赖预设本体的优势，并通过直观的搜索界面提升用户体验；未来将优化查询体验、引入群体智慧进行知识管理，并扩展其分布式处理能力。EvaLexon则是一种轻量级自动化本体评估程序，能够检测本体挖掘结果的质量变化，未来将探索基于社区的评估方法以解决专家间评估分歧。文章还提出了两个工具的改进路径，包括构建社区平台、制定评估标准和设计激励机制等，展望了

CORAAL 是一个面向生物医学出版物的知识获取与应用创新解决方案，通过整合KONNEX和EUREEKA框架，实现从文献中自动提取、处理并展示细粒度知识。系统结合全文搜索与基于知识的查询，利用NLP技术将文本转化为结构化四元组，并通过RDF图存储与推理增强，支持复杂语义查询。前端采用Exhibit分面浏览界面，帮助用户高效过滤噪声、聚焦关键信息。评估结果显示，CORAAL在答案正确性、召回率及任务完成率上显著优于基线工具，尤其在处理复杂科研问题时展现出更强的实用性。未来将优化用户体验、提升结果质量，推动其在

本文探讨了语义相似性框架在多词性词汇计算中的应用及其评估结果，分析了不同度量方法在英语测试中的表现，并介绍了CORAAL系统如何解决生物医学领域知识获取、处理与传播的挑战。CORAAL通过语义概念、近似服务和关系数据库实现，支持自动化知识提取与用户友好的查询交互。评估结果显示该系统在效率和用户体验方面具有显著优势，未来可拓展至更多应用场景。

本文探讨了语义计算领域的关键技术，包括本体映射与SPARQL查询重写，以及多词性语义相似度框架。本体映射实现不同本体间的数据共享，SPARQL查询重写利用映射关系转换跨本体查询；多词性语义相似度框架扩展传统仅限名词的计算方法，支持动词、形容词和副词等词性的语义相似度评估，并基于WordNet和信息内容提出ICm模型。文章还介绍了该框架在同义词识别、文档聚类和知识图谱构建中的应用，通过实验评估其有效性，并展望了语义计算在性能优化、高级推理和跨领域应用等方面的发展方向。

本文研究了在语义网环境下，针对分布式联合RDF数据源的查询需求，提出基于OWL本体映射的SPARQL查询重写方法。通过定义类、属性和个体间的映射关系，并利用描述逻辑构建形式化模型，实现了从源本体到目标本体的查询转换。重点探讨了数据三元组模式的三步重写过程：按谓词、对象和主语部分逐步重写，结合具体示例验证了方法的有效性。该方法为跨RDF数据源的透明访问与语义集成提供了可行解决方案。

本文提出了一种面向态势感知的基于定性时空关系的重复检测方法，克服了传统定量方法在处理动态、不完整信息时的局限。通过结合多种空间与时间关系演算，并利用概念邻域图（CNG）计算关系距离，该方法从多维度衡量对象相似度。支持基于规则的精确匹配与基于距离的灵活匹配，有效提升重复检测的召回率与准确性。文章还探讨了聚类优化、对象演化建模及在交通、物流、医疗等领域的应用前景，为复杂环境下的信息融合提供了可行方案。

本文探讨了本体驱动的可能性参考融合方法及其在态势感知中重复检测的应用。通过将模糊RDF数据转换为普通RDF，实现了在标准平台上的数据融合与SPARQL查询。实验基于Cora数据集，评估结果显示该方法在处理文章标题等属性时具有较高精度，但在会议名称和人员姓名上仍有提升空间。同时，提出基于时空关系的定性重复检测概念，以应对态势感知中高度动态和模糊的信息挑战。未来研究方向包括引入同义词检测、应用于更复杂语义场景以及融合两种方法以提高数据处理效率和准确性。

本文介绍了一种基于本体驱动的可能性参考融合方法，旨在解决多源数据中参考信息的重复、不一致与不完整问题。通过参考调和构建重复组，并利用可能性理论对符号层次、非层次符号及数值属性进行不确定性建模，结合概念相似度、同质性、句法相似度、数据源可靠性等标准实现高效融合。提出本体丰富算法以支持新值的动态集成，并采用模糊-RDF表示融合结果，结合SPARQL实现灵活查询。该方法具有通用性强、灵活性高和提升数据质量的优势，适用于多领域多源数据整合场景。

本文探讨了两种先进的数据处理技术：XML-SIM-CHANGE用于XML文档相似度检测，通过变更检测提升大型文档的比较效率；本体驱动的可能性参考融合方法则利用可能性理论和本体知识实现异构数据的高效融合，有效处理数据不确定性与一致性问题。两者结合可在数据仓库、科学出版等领域实现高质量的数据整合与分析。

本文介绍了XML-SIM和XML-SIM-CHANGE两种用于检测XML文档相似度的高效方法。XML-SIM通过子树生成、键提取与过滤、相似度计算三个阶段实现文档间结构与内容的综合比较；而XML-SIM-CHANGE在此基础上，利用版本间的变更信息与历史匹配结果，避免全量比对，显著提升处理效率。文章详细阐述了算法流程、核心公式及实验评估，结果表明XML-SIM-CHANGE在时间效率和准确性方面均优于传统方法，尤其适用于大规模或频繁更新的XML数据场景。最后提出了算法优化、复杂变更处理和应用拓展等未来研究方

本文介绍了MinSMatch在映射验证中的优化方法，通过处理冗余元素和遵循节点关系规则，显著减少手动验证时间，最高可达99%。同时提出了XML-SIM-CHANGE技术，结合XML-SIM的语义相似度计算与XML-CHANGE的变化检测机制，利用M-XRel存储方案提升XML文档相似度检测的效率与可扩展性。实验表明，该方法在保证结果质量的同时大幅缩短执行时间。这些技术在数据集成、信息检索和知识管理等领域具有广泛应用前景。

本文介绍了一种高效节省映射验证时间的方法，核心在于最小映射概念与MinSMatch算法的应用。通过定义无冗余且最大的最小映射集，并利用TreeMatch、TreeDisjoint和TreeSubsumedBy等函数自上而下计算不相交与包含关系，有效减少对逻辑推理器的调用次数。算法分三步：计算模等价的最小映射、合并为最小映射、按需推导最大大小的映射。验证过程中采用偏序顺序引导用户交互，结合子最小元素递归验证机制，在保证准确性的前提下显著降低用户工作量。实验表明该方法可节省高达99%的验证时间，适用于轻量级本体

本文介绍了Onto-DIY和MinSMatch在智能语义匹配与映射优化中的创新应用。Onto-DIY支持用户基于自定义语义灵活构建应用程序，实现对智能对象和服务的数据语义动态管理；MinSMatch则通过计算两个轻量级本体间的最小映射，显著减少映射验证的工作量，提升语义匹配效率。两者分别在数据语义DIY管理和语义映射优化方面提供了高效、可扩展的解决方案，为未来智能系统中的互操作性发展提供了有力支持。

本文探讨了语义网中的反应性表达与管理机制，通过实验评估ACTION形式主义的表达能力及IMR方法在推理性能上的优势。同时介绍了一种面向终端用户的本体驱动架构Onto-DIY，支持非技术用户定义语义、创建应用，并实现知识共享与语义进化。文章分析了其架构组成、实际用例、面临挑战及解决方案，并展望了在智能家居、医疗保健等领域的应用场景与未来发展趋势。

本文探讨了语义网中反应性的表达与管理，提出了一种基于主动本体的ACTION形式化方法，通过7元组定义支持事件、类和属性的统一处理。结合主动演绎本体库ADOB和REACTIVE架构，实现了对显式与隐式反应性知识的建模与推理。文章介绍了反应性处理算法及其复杂度，并扩展SPARQL和RDFS以支持反应性查询（ActSPARQL）和本体表示。通过IMR优化技术和处理调度机制，有效提升了在串行与并行事件场景下的推理效率与一致性，为复杂动态环境下的语义网应用提供了理论基础与技术支撑。

本文探讨了基于本体的数据匹配算法GRASIM与语义网反应性管理框架REACTIVE。GRASIM利用语义决策表进行数据匹配评估，具备良好的可调整性和推理能力，但存在计算成本高的问题；REACTIVE通过ACTION形式主义和规则引擎实现本体中的事件响应机制，有效提升语义网的动态反应能力。文章分析了两种技术的原理、应用案例、优缺点及优化策略，并展望了其未来在多算法融合、自动化、智能化和标准化方向的发展趋势。

本文探讨了本体映射中的不一致性识别与消除方法，定义了决策版本（McMd）和优化版本（McM）的问题形式，并证明其分别为NP完全和NP难问题。为应对复杂性，提出了放松条件后的McMm问题及三种多项式时间算法：朴素方法、有偏方法和基于图的方法。实验结果表明，基于图的方法在性能和效率上表现最优。此外，介绍了GRASIM算法及其在ODMF框架中的应用，该算法利用语义决策表（SDT）标注本体图弧权重，并通过Dijkstra算法计算最短路径以得出相似度得分。最后，给出了针对GRASIM的系统化评估方法，包括宏观评估原则

本文探讨了数据库查询与层次本体映射中的一致性处理问题。在数据库领域，提出了基于原因的统一方法（AHI），用于解释查询结果和完整性约束违反的原因，并与传统的一致查询回答（CQA）方法进行了比较，展示了其在解释性、灵活性和计算效率上的优势。在本体映射方面，分析了映射过程中可能导致的不一致性，提出了通过映射图检测冲突并识别最大一致映射子集的方法，针对其NP难特性，设计了多种多项式时间次优算法，如启发式、贪心和动态规划算法，并通过实验比较其性能。最后总结了现有方法的优势与挑战，展望了未来在复杂数据库场景和语义Web

本文探讨了数据库管理中不一致性容忍完整性检查（ITIC）的两种主要方法：基于案例和基于原因的方法。详细介绍了它们的定义、操作步骤、优缺点以及相互关系，重点分析了弱与强基于原因的ITIC在处理更新操作时的机制及其对不一致性的容忍能力。通过实例说明了基于原因的ITIC如何有效避免语法依赖并支持更精细的不一致性控制，并讨论了其在学生成绩管理等实际场景中的应用。最后展望了该方法在未来与CQA比较、复杂约束处理及分布式环境扩展的研究方向。

本文提出一种基于‘原因’的不一致性容忍数据库语义统一方法，为查询回答与完整性检查提供统一框架。通过定义答案和约束违规的‘原因’，引入弱完整性、强完整性、无缓解完整性与稳固完整性等概念，实现对查询答案更精细的完整性分类。同时，基于违规原因数量的变化，修订了对不一致性容忍的完整性检查机制，使更新决策更具解释性与合理性。该方法相比传统CQA具有更强的区分能力与更低的计算复杂度，并可通过SLD归结高效实现。文章还探讨了向含否定规则的扩展及未来在复杂数据库模型中的应用前景。

本文提出一种构建大众分类法中标签语义层次结构的混合方法，结合标签使用数据与被标记资源的文本内容，通过关联规则挖掘生成初步层次结构，并利用基于tf·idf加权的标签向量和余弦相似度进行结构验证。方法不依赖外部知识源如WordNet，更适用于特定领域。实验基于Delicious书签数据，结果显示75.4%的关系被评估为正确或相关，表明该方法在构建高质量语义结构方面具有良好前景，可用于支持语义搜索与信息检索应用。

本文探讨了利用谷歌富片段和RDFa标准实现网页评论内容自动标注的方法。通过日期格式处理、评论性过滤、热点识别与命名实体提取等步骤，系统能够从产品评论网页中识别并标注关键语义信息。采用LbjNer进行实体识别，并结合启发式规则提升准确性。系统支持灵活的标注样式，优先使用语义更丰富的RDFa格式，并设计了可扩展的模块化架构。实验结果显示该方法在特定评论网页上表现良好，但仍存在漏报与特异性不足的问题。未来将通过情感分类预测评级、增强实体属性识别及优化网页相关性判断来进一步提升性能。

本文探讨了谷歌富片段的网页自动标注技术，旨在通过语义化标记提升搜索引擎对网页内容的理解。文章介绍了基于命名实体识别（NER）和源代码分析的自动标注框架，涵盖预处理、热点区域识别、实体识别与属性解析等关键步骤，并针对评论相关实体（如产品、作者、评分等）提出具体的启发式解析方法。同时，文中评估了该方法在实际电商网站中的表现，指出了当前存在的准确性与覆盖率问题，并展望了未来在模型优化、评级识别改进及词汇表扩展方面的研究方向。

本文提出一种基于上下文的多义词查询解释模型，通过引入概念-术语关联机制和多维上下文信息（如语言、时间、领域等），实现对查询术语在不同语境下的准确解释。模型通过查询重写技术，结合置信度与上下文匹配操作（如GLB），有效解决多义词带来的歧义问题，提升信息检索的准确性与完整性。以生物技术领域为例，展示了术语在不同时期和语言中的语义演变及查询处理过程。该模型在跨语言检索、自然语言处理等领域具有广泛的应用前景。

本文提出了一种基于上下文的多义词解释模型，通过区分术语与概念并引入8个上下文维度（如语言、领域、时间等），有效解决跨学科、跨语言场景下的语义歧义问题。模型在TRENDS数据空间系统中实现，支持灵活的查询扩展与精准的结果检索，并通过‘生物技术’术语演变的案例验证了其在历史文献分析中的实用性。相比传统仅依赖同义词或翻译的方法，该模型显著提升了查询的相关性与准确性。

本文探讨了文档标注与搜索中关键词与语义的融合方法，提出了一种结合关键词和语义信息的混合搜索模型，并评估了不同搜索方式在精确率、召回率和F-测度上的表现。实验结果表明，基于AND和OR运算符的混合搜索在多数指标上优于传统关键词和语义搜索。同时，文章引入了一个上下文相关的多义词解释模型，用于解决术语歧义问题，提升检索准确性。通过对多种工具的对比分析，GoNTogle在自动标注和混合搜索方面展现出优势。最后，文章展望了未来在知识表示、高级搜索功能和自然语言技术集成等方面的发展方向。

本文介绍了一种基于GoNTogle框架的文档标注与搜索方法，该方法结合关键词和语义信息，支持多种文档格式的语义标注与灵活搜索。框架提供手动与自动标注功能，采用加权kNN算法利用用户历史标注为新文档推荐标签；支持关键词、语义及混合搜索，并集成高级搜索操作如邻近搜索、获取上下代等。系统基于集中式架构，使用Lucene、Protégé、OpenOffice等开源工具实现，具备良好的可扩展性。评估结果显示该方法在Precision、Recall、MAP和NDCG等指标上表现优异，适用于学术文献与企业知识管理场景。未

本文探讨了网络安全与信息管理中的关键技术，包括Sybil节点检测方法及其在不同网络环境下的实验分析，以及GoNTogle文档标注与检索框架的设计与应用。同时介绍了社区知识资源（如维基百科）在自然语言处理中的作用和个性化、情境化信息提供的研究进展。文章还指出了当前技术面临的挑战，并展望了未来发展方向，涵盖大规模网络中Sybil检测优化、自动标注模型改进、混合搜索性能提升及社区知识资源的深度应用，旨在构建更安全、智能的信息系统。

本文深入解析了静态和动态网络中Sybil节点的检测方法，结合时间巧合性分析、博弈论与声誉系统，提出基于声誉矩阵、计数器矩阵和同桶矩阵的多维度检测机制。通过强连通分量（Tarjan算法）和最密集子图（Charikar算法）识别潜在Sybil组，并设计测试确认阶段提高判断准确性。文章还梳理了完整检测流程，分析了方法的优势与局限性，提出了实际应用建议，为去中心化网络中的安全防护提供了系统性解决方案。

本文探讨了在静态和动态网络中检测Sybil节点的有效策略。通过结合基于博弈论的声誉系统与时空位置分析，提出了一种兼顾匿名性、适应多种网络环境并能应对多个Sybil组的检测算法。文章详细解析了观察者机制、可区分性错误及恶意节点勾结带来的挑战，并给出了实际应用中的优化建议，旨在为去中心化网络提供安全、可扩展的Sybil攻击防御方案。

本文探讨了企业服务总线（ESB）中使用控制（UCON）策略的执行机制与Sybil攻击检测方法。通过实验分析了不同策略下的评估时间与系统开销，验证了PDP决策时间仅与相关动作关联的tryaccess命令有关，并指出将PDP与ESB同机部署可显著降低延迟。采用POLPA语言实现支持持续控制和义务的消息级策略，提升了对业务逻辑的适应性。在Sybil攻击检测方面，对比了基于物理位置、社交网络和声誉系统的方法，提出了多维度融合、保护匿名性和动态自适应的改进思路。未来研究将聚焦于POLPA语言扩展、动态网络中的攻击检测

本文探讨了在企业服务总线（ESB）中实施UCON（使用控制）模型的策略，基于POLPA语言扩展其行动集合以支持更复杂的使用控制需求。文章详细阐述了POLPA策略与UCON核心模型的对应关系，展示了如何通过POLPA表达预授权、持续授权等策略，并提出对POLPA的扩展以支持外部可信动作执行。设计并实现了xESB架构，结合拦截器、PDP与PEP实现策略的动态决策与执行。实验结果表明策略复杂度显著影响决策延迟，提出了策略、数据交换和PDP评估三方面的优化建议。通过医疗数据管理和金融交易等应用场景，验证了UCON策

本文提出了一种在企业服务总线（ESB）上执行使用控制（UCON）策略的创新解决方案，通过扩展参考监视器语义并结合POLPA策略语言，实现了安全逻辑与业务逻辑的分离。该方案支持动态策略执行、跨服务合规管理，并具备主动干预能力，适用于复杂监管环境下的SOA架构。文章详细阐述了策略语言设计、执行模型三步骤（拦截、决策、执行）、系统实现流程及优势与局限性，为组织提供了一个灵活、可扩展的安全合规框架。

本文探讨了在分布式入侵检测系统中应用累加器等密码学工具实现隐私保护的方法。针对不同场景下的隐私需求，提出了统计受攻击节点数量、收集混淆状态字符串、遍历状态树以及基于累加器的多种协议，并分析了各方案的优缺点与适用场景。这些方法在不依赖可信第三方的前提下，使查询节点能计算网络攻击概率的同时，有效保护参与节点的隐私。最后总结了协议选择策略并展望了未来研究方向。

本文探讨了云计算服务水平协议（SLA）风险评估与分布式隐私保护网络入侵检测的关键技术。通过引入语义相似性模型，提升云服务性能、财务及交易风险的评估准确性；针对分布式环境下的安全挑战，提出基于安全多方计算和贝叶斯网络的隐私保护入侵检测方法，兼顾全局威胁感知与数据隐私。文章对比了集中式与分布式入侵检测系统的优劣，并展望了未来在复杂网络环境中保障云计算安全的发展方向。

本文详细解析了云计算服务水平协议（SLA）形成过程中的性能风险评估模型，涵盖代理承诺水平与失败水平的计算方法，结合过往交互与推荐信息进行动态评估。通过案例模拟展示了语义相似性匹配在提升评估准确性方面的优势，并分析了模型在动态风险考量、信息利用和加权综合评估方面的核心优势。文章还探讨了实际应用中的数据准确性、参数选择与动态调整等注意事项，提出了引入多维数据、机器学习算法及多代理协同评估等未来发展方向，为SLA制定提供科学决策支持。

本文提出了一种基于本体的语义相似性模型，用于云计算服务水平协议（SLA）中的风险评估。该模型通过衡量当前评估标准与历史交互中评估标准的语义相似度，解决因缺乏直接交互历史而导致的过高风险评估问题。通过构建通用本体和计算概念间的最短路径距离，模型能够更准确地确定评估标准的失败级别（FL），提升SLA协商阶段的风险评估准确性与决策可靠性。文章还介绍了模型的应用场景、实施步骤及未来发展方向，为动态云计算环境下的服务选择提供了智能化支持。

本文深入探讨了软件系统可扩展性的测量方法与云服务性能风险评估机制。在可扩展性方面，基于Amdhal定律和渐近边界理论，通过计算关键参数p来评估系统瓶颈，并结合模拟与实际测量验证评估工具的有效性。在云服务风险评估方面，提出交易风险框架，强调在签订SLA前进行性能风险分析的重要性，利用语义相似性匹配提升评估准确性。文章还展示了优化流程图与评估体系构成，为系统优化和云服务选择提供科学依据。