基于本体的Deep Web模式匹配技术研究的开题报告

基于本体的DeepWeb模式匹配技术研究的开题报告一、选题背景及意义随着互联网的发展，网络上的信息量呈现出爆炸式的增长，传统的搜索引擎已经无法满足用户的需求。而DeepWeb是互联网中无法通过搜索引擎进行直接访问的数据库，是因为页面缺乏可索引性的网站所构成的。DeepWeb中包含了各种各样的数据，如有关交通、商业、医学等领域的数据，然而其数据被隐藏在后台数据库中，需要用户通过填写搜索表单才能获得访问权限。目前，DeepWeb中包含的信息量已经达到互联网总数据量的90%以上，但是如何有效地获取DeepWeb中的信息仍然是一个难题。本体（Ontology）是一种描述描述概念和事物及其之间关系的方式，其具有可读性、可描述性等特点，已经被广泛应用于知识管理、信息检索等领域。本体技术是DeepWeb中的信息检索技术的重要手段之一。本体技术通过构建领域本体，将DeepWeb中的数据与本体相对应，从而实现数据模式的自动化匹配，使得用户可以更加高效地获取所需信息。二、研究内容和目标本研究的主要内容是基于本体的DeepWeb模式匹配技术研究。在研究中，我们将采用本体技术对DeepWeb中的数据进行建模，构建领域本体。之后，我们将研究基于规则和语义的形式化匹配技术，实现DeepWeb中数据模式的自动化匹配和抽取。最后，我们将基于实验分析，验证本体技术在DeepWeb中的应用性能。本研究的目标是：1.构建领域本体，实现DeepWeb中数据与本体的对应关系；2.研究基于规则和语义的形式化匹配技术，实现DeepWeb中数据模式的自动化匹配和抽取；3.验证本体技术在DeepWeb中的应用性能。三、拟采用的研究方法本研究将采用如下研究方法：1.文献调研：通过对相关文献的阅读和分析，了解DeepWeb和本体技术的研究现状和发展趋势。2.本体构建：通过开发工具或开源工具来实现领域本体的构建，实现DeepWeb中数据与本体的对应关系。3.规则和语义的形式化匹配技术研究：研究规则和语义的形式化匹配技术，实现DeepWeb中数据模式的自动化匹配和抽取。4.实验验证：针对不同数据源和主题，对本体技术的应用性能进行实验验证。四、预期研究成果本研究的预期成果包括：1.构建基于本体的DeepWeb数据模型；2.研究基于规则和语义的形式化匹配技术，实现DeepWeb中数据模式的自动化匹配和抽取；3.验证本体技术在DeepWeb中的应用性能；4.发表相关论文和学术报告。五、研究的时间安排本研究的时间安排如下：第一年：文献调研、本体构建和规则匹配研究；第二年：语义匹配研究、实验验证和论文撰写；第三年：论文修改、准备答辩。六、参考文献1.MalingaR,ZhouP,JakharSK.Designinganontology-basedsemanticwebservicesarchitectureforadaptivee-learningsystems[J].JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,2021,12(5):5635-5652.2.Al-KarakiJN,RashdanW,HaiderMJ.Ontology-basednon-invasivewirelesssensorsnetworkformonitoringtemperatureandhumidityingreenhouse[J].JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,2021,12(7):890