吴鸿汉
- 作品数：4 被引量：13H指数：2
- 供职机构：东南大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 语义搜索若干关键问题研究
- 现在的Web（万维网）已经成为传统Web信息与语义网（Semantic Web）信息共存和交融的信息空间。近年来，这两种类型的信息都得到了爆炸式的增长。如何从这个海量的、异质的信息空间中快速、方便地找到需要的信息对人们的...
- 吴鸿汉
- 关键词：语义搜索数据组织WEB信息
- 文献传递
- RDF数据浏览的研究综述被引量：3
- 2009年
- 随着语义网的快速发展,目前Web上语义网数据已经达到相当的规模,成为重要的信息和知识来源。因此,RDF数据浏览的研究开始得到广泛关注。通过对比传统Web信息浏览和RDF数据浏览两个问题,指出RDF数据浏览的5个重要问题:确定浏览子图的模式、数据的收集、大规模数据的处理、数据的组织方式以及数据的呈现方式。基于这些挑战,我们调研了多个系统和不同的解决方案。最后,总结了目前的研究现况,讨论存在的挑战,并提出未来的研究方向。
- 吴鸿汉瞿裕忠
- 关键词：语义网
- 基于RDF句子的语义网文档搜索被引量：7
- 2010年
- 语义网文档搜索是发现语义网数据的重要手段.针对传统信息检索方法的不足,提出基于RDF句子的文档词向量构建方法.首先,文档被看作RDF句子的集合,从而在文档分析和索引时能够保留基于RDF句子的结构信息.其次,引入资源的权威描述的定义,能够跨越文档边界搜索到语义网中互连的数据.此外,扩展了传统的倒排索引结构,使得系统能够提取出更加便于阅读和理解的片段.在大规模真实数据集上的实验表明,该方法可以显著地提高文档检索的效率,在可用性上具有明显的提升.
- 吴鸿汉瞿裕忠李慧颖
- 关键词：语义网搜索引擎
- 理解语义网实体:基于概念空间的摘要方法被引量：2
- 2009年
- 为了快速准确地理解语义网实体，提出了基于概念空间的摘要方法.针对RDF数据的无序性问题，首先将一个实体的不同侧面的RDF数据划分到不同的概念空间中去.其次在同一个概念空间中的数据依照谓语聚类的方法进行组织.对于实体重用带来的RDF数据的可信度问题，根据数据的来源，在数据的权威性维度上对实体数据进行划分.针对实体数据的大规模特性，提出实体数据摘要的方法，综合基于结构的重要性、用户偏好以及来源文档的重要性对数据的重要性进行计算.实验结果表明：基于概念空间的摘要方法能够有效地帮助人们快速理解语义网实体；该方法相对于其他RDF浏览器有4%-17%的效率提升；在用户比较熟悉RDF的情况下，使用该方法能够提高20%左右的效率.
- 吴鸿汉瞿裕忠
- 关键词：语义网
