CN106021306A - 基于本体匹配的案例搜索系统 - Google Patents
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Abstract
一种基于本体匹配的案例搜索系统,包括:实体属性输入组模块、输入模型管理模块、本体匹配模块、WordNet词语匹配库模块、多数据源模块、异构数据管理模块、输出本体集模块和匹配结果展示模块,本体匹配模块根据内置的结构匹配算法,利用来自异构数据管理模块的本体实例构造得到节点结构图,通过结构关系计算节点间的总相似度,并与输出本体集模块相连并传输搜索得到的本体实例,本发明以整体案例为输入、检索目标为相似案例的搜索系统,实现面向多数据源、基于本体匹配的案例查找。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种信息处理领域的技术,具体是一种基于本体匹配的案例搜索系统。
背景技术
在计算机诊疗管理系统中,存在大量的病人档案信息,对病人档案进行案例分析是该计算机应用领域的基本需求。案例用来描述具有一系列特征集且具有唯一性的整体,传递多种有效、有针对性的信息。在该计算机诊疗管理系统中,对相关案例的案例搜索具有重要意义。基于单一文本、一维元素的关联搜索已经有很多的研究和应用,但是基于整个案例的搜索目前还没有很成熟的应用和技术支撑。
与基于规则推理的传统匹配推理模式不同,这是一种新的使用所积累的知识进行问题求解和学习的方式。在计算机诊疗管理系统中,案例的自动化构建并不成熟,甚至根本没有一套自动化机制,因此提取案例有比较大的困难。在案例的搜索方面,在多数据源中的数据,关联信息并不是显式表现,而是隐藏在数据环境中,如何分解输入的案例,并且在多数据源中发掘匹配的信息,再进行案例组装、筛选并最终返回相似的案例是个难点,有些领域的案例比较复杂,案例匹配的实现也比较困难,匹配结果的准确性和匹配速度都难以保证。因此,在案例推荐研究方面还需要进一步做研究。
通过查找文献发现,W.Suwarningsih等人在"Indonesianmedicalretrievalcasebasedonknowledgeassociationrulesimilarity,"Control,Electronics,RenewableEnergyandCommunications(ICCEREC),2015InternationalConferenceon,Bandung,2015,pp.142-147.中,针对医学案例得搜索提出了对医学语句的文本相似度研究,其一利用知识的决策案例关联;其二是基于数据属性创建规则,以产生子集以及案例的解决方案,以此提取相关知识。此算法依靠关联规则的来查找案例,需要从以往的案例中建立规则,相对比较复杂,而且规则的准确性难以保证。并且没有建立较好的统一管理案例的模型,难以直接匹配。
发明内容
本发明针对计算机诊疗管理系统中的现有技术存在的上述不足,提出一种基于本体匹配的案例搜索系统,以整体案例为输入、检索目标为相似案例的搜索系统,实现面向多数据源、基于本体匹配的案例查找。
本发明是通过以下技术方案实现的:
本发明涉及一种基于本体匹配的案例搜索系统,包括:实体属性输入组模块、输入模型管理模块、本体匹配模块、WordNet词语匹配库模块、多数据源模块、异构数据管理模块、输出本体集模块和匹配结果展示模块,其中:实体属性输入组模块与输入模型管理模块相连并传输输入的案例属性信息,输入模型管理模块与本体匹配模块相连并传输构造的本体实例,本体匹配模块与WordNet词语匹配库模块相连并接收基于WordNet的文本匹配结果,本体匹配模块与异构数据管理模块相连并传输进行匹配的本体实例以及获取异构数据管理模块从多数据源模块构建的本体实例,本体匹配模块根据内置的结构匹配算法,利用来自异构数据管理模块的本体实例构造得到节点结构图,通过结构关系计算节点间的总相似度,并与输出本体集模块相连并传输搜索得到的本体实例,输出本体集模块与匹配结果展示模块相连并传输解析得到的案例属性信息,多数据源模块与异构数据管理模块相连并传输数据源中的异构案例信息。
所述的本体是指:形式化的,对于共享概念体系的明确而又详细的说明,实际上就是对特定领域之中某套概念及其相互之间关系的形式化表达。
所述的本体模型是指:将案例描述的元数据(即用于描述数据的数据,描述各个属性以及属性之间的关系,比如值域、定义域、父类、子类、同义词等等)构建成本体的结构模型。
所述的本体匹配模块对本体进行包括本体模型和本体实例的结构匹配。
所述的节点结构图是指:通过将本体模型中的元素构造成具有结构关系的图形,处理生成本体关联结构图,结构图由一对对三元组(主节点、目标节点、边)构成。
所述的实体属性输入组模块响应通过服务接口层调用功能模块层的请求,并为该请求提供实体属性集输入,以获取用于进行匹配检索的初始输入。
所述的实体属性集包括:零散的案例描述、案例信息。本系统以多属性集的方式来描述案例以涵盖案例的各个特征。
所述的输入模型管理模块使用本体作为统一管理模型,用OWL/RDF本体语言描述本体,并对接收的实体属性集进行统一管理,使用本体模型构建输入实体属性的案例形式,转化为框架能够处理的结构。
所述的WordNet词语匹配库模块内置外部词语字典,即WordNet词语匹配库,其中每个同义词集合有简短的定义和说明,同义词集合之间的关系也被标注出来。借助此词语匹配库可以比较字符串之间的同义关系。
所述的文本匹配使用WordNet词语匹配库,匹配两个字符串是否相似,当两个字符串相似,则将两个节点用边连接,边的属性为“sameAs”。
所述的结构匹配具体是指:将结构匹配图G按照不同属性的边分解为不同的子图s,Gs表示子图集合;a、b分别为子图中的节点;Ns(a)、Ns(b)分别为a、b节点在子图中的邻居节点。Sk(a,b)表示在第k次迭代中a节点和b节点的总相似度,其中:表示在第k次迭代中,a节点和b节点在子图s中的相似度G′s表示节点a和b所在的子图集合,在子图s中,两个节点在第k+1次迭代中的相似度如下所示:
其中:w(i,j)为节点i与j贡献的权重;|e(i)|代表节点i的边的数量,|e(j)|代表节点j的边的数量。i=j表示节点i与j为同一个节点,i≠j表示i与j为不同的节点;在第0次迭代时,相同节点的相似度为1,不同节点的相似度为0,从1次迭代开始算,知道计算的相似度数值连续三次不再变化的时候停止迭代。
所述的多数据源模块为多数据源为框架应用的数据来源,相同应用背景下,由于地域分布,机构的不同等因此,导致在Web环境中存在不同的数据源,本发明即针对现实中的多个数据源中的数据进行关联挖掘和检索。
所述的异构数据管理模块为多数据源模块中来自于多个不同的数据源用统一的模型对异构数据源中的元数据、实例数据采用本体模型进行管理,以便与输入的本体模型进行操作、匹配处理;此外,异构数据管理模块对多数据源中的数据进行数据清洗,去重等预处理操作,以便获得更为准确,全面的检索和推荐结果。
技术效果
与现有技术相比,本发明以案例为整体输入,对案例应用领域进行相关研究,解决了单一文本、单一维度输不能满足以相关领域需求的问题,弥补了单一信息查询的查准率低的不足,同时本发明面向多数据源中做推荐检索,能够尽可能多地涵盖其关联关系,无法返回最准确的推荐、检索结果。同时在结构匹配算法上做了改进和优化,提高了基于图相似度传播的结构匹配算法的准确性。
附图说明
图1为本发明结构示意图;
图2为本发明实施结构图。
具体实施方式:
如图2所示,本实施例系统包括:实体属性输入组模块、输入模型管理模块、本体匹配模块、WordNet词语匹配库模块、多数据源模块、异构数据管理模块、输出本体集模块和匹配结果展示模块,其中:实体属性输入组模块与输入模型管理模块相连并传输输入的案例属性信息,输入模型管理模块与本体匹配模块相连并传输构造的本体实例,本体匹配模块与WordNet词语匹配库模块相连并接收基于WordNet的文本匹配结果,本体匹配模块与异构数据管理模块相连并传输进行匹配的本体实例以及获取异构数据管理模块从多数据源模块构建的本体实例,本体匹配模块根据内置的结构匹配算法,利用来自异构数据管理模块的本体实例构造得到节点结构图,通过结构关系计算节点间的总相似度,并与输出本体集模块相连并传输搜索得到的本体实例,输出本体集模块与匹配结果展示模块相连并传输解析得到的案例属性信息,多数据源模块与异构数据管理模块相连并传输数据源中的异构案例信息。
所述的实体属性输入组模块响应通过服务接口层调用功能模块层的请求,并为该请求提供实体属性集输入,以获取用于进行匹配检索的初始输入。该实体属性输入组模块包括:案例描述元数据管理单元和案例信息数据管理单元,其中:案例信息数据单元与服务调用接口相连并接收信息数据,案例描述元数据单元相连和服务调用接口相连并传输案例描述元数据。
所述的输入模型管理模块对接收的实体属性集进行统一管理,使用本体模型构建输入实体属性的案例形式,转化为框架能够处理的结构,以便进行下一步操作。该输入模型管理模块包括:目标本体模型构建单元和目标本体实例构建单元,这两个单元均与本体匹配模块相连且分别传输本体模型和本体实例。
所述的WordNet词语匹配库模块内置外部词语字典,即WordNet词语匹配库,其存储大量词语,具有相似意义的词语被标记为同义词集合。其中每个同义词集合有简短的定义和说明,同义词集合之间的关系也被标注出来。借助此词语匹配库可以比较字符串之间的同义关系。
所述的本体匹配模块对本体进行包括本体模型和本体实例的匹配。不同数据源中含义和语义上存在不一致性或者冲突的数据,为了检索出相同的信息,需要对数据源之间的元数据进行匹配。对数据源之间的元数据匹配结束后,数据源之间的元数据就能够对应起来,可以在多个数据源之间进行同一个实例的检索。将表示案例的本体实例,与各个数据源之间的实例进行匹配,通过本体的文本匹配、结构匹配等匹配方法,检索到匹配的本体实例。该本体匹配模块包括:本体节点文本匹配单元、本体节点结构匹配单元。本体节点文本匹配单元和本体节点结构匹配单元相连并传输文本匹配后更新的实例模型。
所述的输出本体集模块在数据源中找到相似的本体实例,输出本体实例。该输出本体集模块包括:精确查找案例单元和相似查找案例单元,其中:精确查找案例单元、相似查找案例单元均与本体匹配模块相连,获取匹配所得的本体实例。
所述的异构数据管理模块针对不同数据源中的数据存在结构不一致、表现形式不一致、表达规则不一致、甚至是元数据不完全一样的问题,对多数据源中的数据进行一定的预处理、使用统一的模型管理,以便进行后续的操作。将不同数据源中的元数据抽取出来,用本体模型管理的方式来表示,构建映射方法,将结构化数据、半结构化数据映射为统一的模型数据。该异构数据管理模块包括:本体模型管理单元、多源数据预处理单元和本体元数据匹配单元,其中:本体模型管理单元与多数据源模块相连,获取数据源中的元数据信息并通过本体模型进行管理;多源数据预处理单元与多数据源模块相连,获取多数据源中的信息并进行预处理;本体元数据匹配单元和本体模型管理单元相连,获取本体模型,进行匹配。
所述的匹配结果展示模块将结果返回给服务调用接口,提供实体属性集的输出,该匹配结果展示模块包括:本体实例解析单元和案例属性展示单元,其中:本体实例解析单元与输出本体集模块相连,获取本体实例,案例属性展示单元与本体实例解析单元相连,获取解析后的案例信息并进行展示。
本系统涉及一种基于本体匹配的案例搜索方法,通过实体属性集输入模块响应通过服务调用接口发出的请求,为请求提供实体属性集输入操作,获取即将进行查找的案例属性集;实体属性集输入模块调用输入模型管理模块对输入案例属性进行管理,统一成本体的形式;输入模型管理模块调用本体匹配模块对本体实例进行匹配;异构数据管理模块与数据访问接口进行交互,并且能够调用本体匹配模块进行本体元数据匹配;本体匹配模块完成功能之后,调用输出本体集模块输出本体集,再调用案例结果解析模块解析结果,返回给服务调用接口,具体步骤包括:
包括以下步骤:
步骤1)基于本体的数据模型映射与管理
1.1案例输入实体属性的元数据构建和管理
1.2案例输入实体信息数据构建和管理
步骤2)基于本体的多数据源元数据和数据实例的模型映射与管理
2.1对不同数据源的结构化、半结构化的元数据、数据结构进行分析,将不同数据源中的元数据抽取出来,用统一本体模型管理的方式来表示。
2.2针对多数据源输入和案例输入中的未被加工、冗余、空缺、噪音数据进行处理。在多数据源输入中,主要处理多余的元数据、空缺的元数据、提取所需的元数据。在案例输入中,主要处理空缺的属性、模糊的属性。
步骤3)基于本体数据模型的元数据、数据实例匹配
3.1数据源之间元数据的匹配:通过文本匹配、结构化匹配的方法进行元数据匹配
3.2数据实例的匹配:对数据源之间的元数据匹配结束后,数据源之间的元数据就能够对应起来,可以在多个数据源之间进行同一个实例的检索。将表示案例的本体实例,与各个数据源之间的实例进行匹配,通过本体的文本匹配、结构匹配,检索到匹配的本体实例。
步骤4)本体实例解析
4.1通过匹配算法搜索得到案例之后,对本体模型表示的案例结构进行解析。
上述工作的技术指标与国内外同类产品的技术参数的比较见表1。
表1技术特性对比
使用了本发明中的这个模块后,能以整个案例的形式对多个数据源中的数据进行搜索,这也是本发明的最大特色。
上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整,本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限,在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。
Claims (9)
1.一种基于本体匹配的案例搜索系统,其特征在于,包括:实体属性输入组模块、输入模型管理模块、本体匹配模块、WordNet词语匹配库模块、多数据源模块、异构数据管理模块、输出本体集模块和匹配结果展示模块,其中:实体属性输入组模块与输入模型管理模块相连并传输输入的案例属性信息,输入模型管理模块与本体匹配模块相连并传输构造的本体实例,本体匹配模块与WordNet词语匹配库模块相连并接收基于WordNet的文本匹配结果,本体匹配模块与异构数据管理模块相连并传输进行匹配的本体实例以及获取异构数据管理模块从多数据源模块构建的本体实例,本体匹配模块根据内置的结构匹配算法,利用来自异构数据管理模块的本体实例构造得到节点结构图,通过结构关系计算节点间的总相似度,并与输出本体集模块相连并传输搜索得到的本体实例,输出本体集模块与匹配结果展示模块相连并传输解析得到的案例属性信息,多数据源模块与异构数据管理模块相连并传输数据源中的异构案例信息;
所述的实体属性集包括:零散的案例描述、案例信息;
所述的实体属性输入组模块响应通过服务接口层调用功能模块层的请求,并为该请求提供实体属性集输入,以获取用于进行匹配检索的初始输入;
所述的输入模型管理模块使用本体作为统一管理模型,用OWL/RDF本体语言描述本体,并对接收的实体属性集进行统一管理,使用本体模型构建输入实体属性的案例形式,转化为框架能够处理的结构;
所述的本体匹配模块对本体进行包括本体模型和本体实例的匹配。
2.根据权利要求1所述的基于本体匹配的案例搜索系统,其特征是,所述的实体属性输入组模块包括:案例描述元数据管理单元和案例信息数据管理单元,其中:案例信息数据单元与服务调用接口相连并接收信息数据,案例描述元数据单元相连和服务调用接口相连并传输案例描述元数据。
3.根据权利要求1所述的基于本体匹配的案例搜索系统,其特征是,所述的输入模型管理模块包括:目标本体模型构建单元和目标本体实例构建单元,这两个单元均与本体匹配模块相连且分别传输本体模型和本体实例。
4.根据权利要求1所述的基于本体匹配的案例搜索系统,其特征是,所述的WordNet词语匹配库模块内置外部词语字典,即WordNet词语匹配库,其中每个同义词集合具有定义和说明,并标注有同义词集合之间的关系。
5.根据权利要求1所述的基于本体匹配的案例搜索系统,其特征是,所述的本体匹配模块包括:本体节点文本匹配单元和本体节点结构匹配单元,其中:本体节点文本匹配单元和本体节点结构匹配单元相连并传输文本匹配后更新的实例模型。
6.根据权利要求1所述的基于本体匹配的案例搜索系统,其特征是,所述的结构匹配算法具体是指:将结构匹配图G按照不同属性的边分解为不同的子图s,Gs表示子图集合;a、b分别为子图中的节点;Ns(a)、Ns(b)分别为a、b节点在子图中的邻居节点,Sk(a,b)表示在第k次迭代中a节点和b节点的总相似度,其中:表示在第k次迭代中,a节点和b节点在子图s中的相似度G′s表示节点a和b所在的子图集合,在子图s中,两个节点在第k+1次迭代中的相似度如下所示:
其中:w(i,j)为节点i与j贡献的权重;|e(i)|代表节点i的边的数量,|e(j)|代表节点j的边的数量,i=j表示节点i与j为同一个节点,i≠j表示i与j为不同的节点;在第0次迭代时,相同节点的相似度为1,不同节点的相似度为0,从1次迭代开始算,知道计算的相似度数值连续三次不再变化的时候停止迭代。
7.根据权利要求1所述的基于本体匹配的案例搜索系统,其特征是,所述的异构数据管理模块为多数据源模块中来自于多个不同的数据源用统一的模型对异构数据源中的元数据、实例数据采用本体模型进行管理,以便与输入的本体模型进行操作、匹配处理;此外,异构数据管理模块对多数据源中的数据进行数据清洗,去重等预处理操作,以便获得更为准确,全面的检索和推荐结果。
8.根据权利要求1所述的基于本体匹配的案例搜索系统,其特征是,所述的输出本体集模块包括:精确查找案例单元和相似查找案例单元,其中:精确查找案例单元、相似查找案例单元均与本体匹配模块相连,获取匹配所得的本体实例。
9.根据权利要求1所述的基于本体匹配的案例搜索系统,其特征是,所述的匹配结果展示模块包括:本体实例解析单元和案例属性展示单元,其中:本体实例解析单元与输出本体集模块相连,获取本体实例,案例属性展示单元与本体实例解析单元相连,获取解析后的案例信息并进行展示。
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---|---|
CN (1) | CN106021306B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106777372A (zh) * | 2017-01-26 | 2017-05-31 | 语义(上海)信息科技有限公司 | 一种基于语义网本体的蜂流器数据导流和数据转化方法 |
CN107180024A (zh) * | 2017-03-27 | 2017-09-19 | 华南师范大学 | 一种中心连通子图的多源异构数据实体识别方法及系统 |
CN109194630A (zh) * | 2018-08-16 | 2019-01-11 | 朱小军 | 一种自主架构型仿生数据传输系统 |
CN110765726A (zh) * | 2019-10-08 | 2020-02-07 | 上海交通大学 | 能源网规划图的智能生成系统 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2003001413A1 (en) * | 2001-06-22 | 2003-01-03 | Nosa Omoigui | System and method for knowledge retrieval, management, delivery and presentation |
EP1684192A1 (en) * | 2005-01-25 | 2006-07-26 | Ontoprise GmbH | Integration platform for heterogeneous information sources |
CN101295303A (zh) * | 2007-04-28 | 2008-10-29 | 李树德 | 基于智能本体的知识搜索引擎及其实现方法 |
US20080294978A1 (en) * | 2007-05-21 | 2008-11-27 | Ontos Ag | Semantic navigation through web content and collections of documents |
CN102135905A (zh) * | 2011-03-17 | 2011-07-27 | 清华大学 | 基于用户定制的本体匹配系统及方法 |
CN103020453A (zh) * | 2012-12-15 | 2013-04-03 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 基于本体技术的结构化电子病历生成方法 |
CN104182454A (zh) * | 2014-07-04 | 2014-12-03 | 重庆科技学院 | 基于领域本体构建的多源异构数据语义集成的模型及方法 |
-
2016
- 2016-05-05 CN CN201610292000.2A patent/CN106021306B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2003001413A1 (en) * | 2001-06-22 | 2003-01-03 | Nosa Omoigui | System and method for knowledge retrieval, management, delivery and presentation |
EP1684192A1 (en) * | 2005-01-25 | 2006-07-26 | Ontoprise GmbH | Integration platform for heterogeneous information sources |
CN101295303A (zh) * | 2007-04-28 | 2008-10-29 | 李树德 | 基于智能本体的知识搜索引擎及其实现方法 |
US20080294978A1 (en) * | 2007-05-21 | 2008-11-27 | Ontos Ag | Semantic navigation through web content and collections of documents |
CN102135905A (zh) * | 2011-03-17 | 2011-07-27 | 清华大学 | 基于用户定制的本体匹配系统及方法 |
CN103020453A (zh) * | 2012-12-15 | 2013-04-03 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 基于本体技术的结构化电子病历生成方法 |
CN104182454A (zh) * | 2014-07-04 | 2014-12-03 | 重庆科技学院 | 基于领域本体构建的多源异构数据语义集成的模型及方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
何梦龙: "一种基于医疗领域本体的数据检索框架的研究", 《计算机应用与软件》 * |
沈玮韠: "一种基于语义Web服务的服务自动发现的实现", 《计算机工程》 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106777372A (zh) * | 2017-01-26 | 2017-05-31 | 语义(上海)信息科技有限公司 | 一种基于语义网本体的蜂流器数据导流和数据转化方法 |
CN106777372B (zh) * | 2017-01-26 | 2019-08-27 | 语义(上海)信息科技有限公司 | 一种基于语义网本体的蜂流器数据导流和数据转化方法 |
CN107180024A (zh) * | 2017-03-27 | 2017-09-19 | 华南师范大学 | 一种中心连通子图的多源异构数据实体识别方法及系统 |
CN109194630A (zh) * | 2018-08-16 | 2019-01-11 | 朱小军 | 一种自主架构型仿生数据传输系统 |
CN109194630B (zh) * | 2018-08-16 | 2021-02-05 | 朱小军 | 一种自主架构型仿生数据传输系统 |
CN110765726A (zh) * | 2019-10-08 | 2020-02-07 | 上海交通大学 | 能源网规划图的智能生成系统 |
CN110765726B (zh) * | 2019-10-08 | 2024-02-09 | 上海交通大学 | 能源网规划图的智能生成系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106021306B (zh) | 2019-03-15 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
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