语义搜索研究：基于本体知识库的推理方法

"这篇博士学位论文主要探讨了基于本体知识库推理的语义搜索研究，由华中科技大学的文坤梅撰写，导师为卢正鼎教授。论文关注于如何利用语义Web技术改进搜索引擎的性能，尤其是在查全率和查准率方面的提升。" 在当前的互联网环境下，信息爆炸式增长，搜索引擎成为了必不可少的工具。尽管现有的搜索引擎在提供信息访问方面发挥了重要作用，但它们仍存在查全率和查准率不足的问题。语义Web的概念引入，为解决这些问题提供了新的可能。语义搜索正是这一领域的研究焦点，它旨在将语义Web技术与搜索引擎相结合，通过推理机制增强搜索的准确性和深度。 论文中，作者将语义搜索分为三类：基于传统搜索的增强型语义搜索、基于本体推理的知识型语义搜索和其他形式的语义搜索。当前的研究大多处于初步阶段，尚未形成普适性的解决方案。现有的系统要么仅利用传统信息检索，要么仅支持形式化查询，缺乏能够有效融合两者功能的系统，而且在语义结果排序方面也还在探索阶段。 为了改进这一状况，论文提出了一个语义搜索模型，该模型结合了向量空间模型和改进的布尔模型，强化了推理与检索的集成，从而更好地捕获用户查询的语义含义。该模型在安全访问控制领域得到了应用，通过基于RBAC（Role-Based Access Control）的安全领域本体，实现了安全的访问控制，增强了搜索能力。 相比传统搜索，语义搜索在查全和查准上有显著提升，还能支持更复杂的关联关系查询，具有一定的智能化推理能力。而推理是实现语义搜索的核心，描述逻辑作为语义Web的逻辑基础，虽有局限性，但可以通过结合规则和描述逻辑，如使用SWRL（Semantic Web Rule Language）来增强其表达能力和推理功能。论文提出了一种特定缺省规则到描述逻辑Abox实例转换的推理算法，该算法通过将规则映射为Abox实例的变化，简化了推理过程，同时保持了描述逻辑的稳定性。 这篇论文深入探讨了语义搜索的关键技术和挑战，提出了一系列创新性的解决方案，为构建下一代语义Web搜索引擎提供了理论支持和实践指导。