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面向数字图书馆的本体学习研究

大学图书馆学报 2006年第6期24卷 30-34,38页

作者：刘柏嵩宁波大学图书馆宁波315211

面向语义Web的智能数字图书馆的实现很大程度上依赖于本体的建立,本体与数字图书馆中的数字资源采集、数字馆藏和用户访问网关都密切相关。在本体构建方面,目前存在的绝大多数本体都是手工生成的,该方法效率低、出错率高,更难以维护和... 详细信息

面向语义Web的智能数字图书馆的实现很大程度上依赖于本体的建立,本体与数字图书馆中的数字资源采集、数字馆藏和用户访问网关都密切相关。在本体构建方面,目前存在的绝大多数本体都是手工生成的,该方法效率低、出错率高,更难以维护和更新。这对语义级数字图书馆的实现造成了巨大的障碍。为此提出了一种面向数字图书馆的本体学习方法GOLF,通过对各专业领域中大量的Web文档集和语料库进行挖掘来实现本体学习,并分别讨论了本体学习中本体概念的抽取、概念之间语义关系的抽取和分类体系的自动构建等关键技术。

关键词：本体数字图书馆本体学习语义网

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ODL:一种基于本体的新型数字图书馆

大学图书馆学报 2005年第3期23卷 11-15,22页

作者：刘柏嵩宁波大学48信箱宁波315211

文章提出一种新型的基于本体的数字图书馆框架ODL。它通过本体为基础的概念级支持,将传统索引和搜索方案中基于关键词的方式扩展到基于知识的方式。同时讨论了这种新型模型下的数字图书馆关键技术,包括基于本体的内容组织、基于本体的... 详细信息

文章提出一种新型的基于本体的数字图书馆框架ODL。它通过本体为基础的概念级支持,将传统索引和搜索方案中基于关键词的方式扩展到基于知识的方式。同时讨论了这种新型模型下的数字图书馆关键技术,包括基于本体的内容组织、基于本体的信息集成和基于Web的本体学习等。

关键词：数字图书馆本体基于Web 关键技术内容组织信息集成关键词索引

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知识管理中基于本体的扩展检索方法

计算机辅助设计与图形学学报 2006年第4期18卷 556-562页

作者：刘柏嵩高济李飞浙江大学计算机科学与技术学院

在知识管理系统中,为有效地解决用户查询与文档之间相同概念的不同表达形式造成的失配问题,提出一种基于本体、以面向任务情景的结构化描述作为信息体内容的语义索引的双向扩展检索方法,通过相容匹配和知识联网2种机制实现了扩展检索,... 详细信息

在知识管理系统中,为有效地解决用户查询与文档之间相同概念的不同表达形式造成的失配问题,提出一种基于本体、以面向任务情景的结构化描述作为信息体内容的语义索引的双向扩展检索方法,通过相容匹配和知识联网2种机制实现了扩展检索,分别对应于自上而下的和自下而上的2种途径;并采用查询重写模板(QRT)来搜索与当前任务相关的知识.基于原始查询和本体,QRT生成大量的子查询,同时将与原始查询相关度的权重传递给子查询式.自上而下方法或知识联网机制通过组织、任务本体检索到相关知识项.自下而上方法在任务情景中搜索相似任务,并获取包含该任务描述的知识项.2种方法都应用QRT实现基于本体的知识检索.实验结果表明:文中方法提高了知识管理系统的检索效率和准确率.

关键词：知识管理查询扩展本体信息检索相容匹配知识联网

General ontology learning framework

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Journal of Southeast University(English Edition) 2006年第3期22卷 381-384页

作者：刘柏嵩高济浙江大学计算机科学与技术学院

In order to reduce the costs of the ontology construction, a general ontology learning framework （GOLF） is developed. The key technologies of the GOLF including domain concepts extraction and semantic relationships between concepts and taxonomy automatic construction are proposed. At the same time ontology evaluation methods are also discussed. The experimental results show that this method produces better performance and it is applicable across different domains. By integrating several machine learning algorithms, this method suffers less ambiguity and can identify domain concepts and relations more accurately. By using generalized corpus WordNet and HowNet, this method is applicable across different domains. In addition, by obtaining source documents from the web on demand, the GOLF can produce up-to-date ontologies.

关键词： ontology ontology learning ontology evaluation semantic web

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基于微观点的产品评论微摘要研究

情报学报 2015年第9期34卷 970-977页

作者：刘柏嵩赵福青宁波大学图书馆与信息中心宁波315211 宁波大学信息科学与工程学院宁波315211

移动互联网和社交网络带来了大量的产品评论信息，本文在基于微观点的微结构化定义的基础上，提出了一种基于微观点的产品评论微的生成方法。利用基于改进依存句法分析的文本挖掘方法来抽取候选微观点；采用改进的基于近邻传播算法的K—... 详细信息

移动互联网和社交网络带来了大量的产品评论信息，本文在基于微观点的微结构化定义的基础上，提出了一种基于微观点的产品评论微的生成方法。利用基于改进依存句法分析的文本挖掘方法来抽取候选微观点；采用改进的基于近邻传播算法的K—means聚类算法对微观点聚类；选取微观点簇中的高频微观点组成微观点集合，从而得到满足条件的微。实验结果表明本文提出的微生成方法准确率和召回率有明显提高，生成的微具有较好的代表性和可读性。

关键词：产品评论微观点微摘要依存句法分析近邻传播算法

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面向知识网格的本体学习研究

计算机工程与应用 2005年第20期41卷 1-5页

作者：刘柏嵩高济浙江大学计算机学院

网格计算正在从单纯的面向大型计算的分布式资源共享发展为一种面向服务的架构,以实现透明而可靠的分布式系统集成。网格智能是指如何获取、预处理、表示和集成不同层次的网格服务(如HTML/XML/RDF/OWL文档、服务响应时间和服务质量等)... 详细信息

网格计算正在从单纯的面向大型计算的分布式资源共享发展为一种面向服务的架构,以实现透明而可靠的分布式系统集成。网格智能是指如何获取、预处理、表示和集成不同层次的网格服务(如HTML/XML/RDF/OWL文档、服务响应时间和服务质量等)的数据和信息,并最终转换为有用的智能(知识)。因为高层知识将在未来的网格应用起到越来越重要的作用,本体是知识网格实现的关键。文章提出了一种实现从Web文档中本体(半)自动构建的本体学习框架WebOntLearn,并讨论了本体学习中领域概念的抽取、概念之间关系的抽取和分类体系的自动构建等关键技术。

关键词：知识网格本体本体学习 Web挖掘

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面向数字图书馆的数据存储和管理系统

图书情报工作 2001年第11期45卷 64-66页

作者：刘柏嵩宁波大学图书馆宁波315211

介绍层次化存储管理的概念,并结合当前实际提出了相应的技术实施途径。

关键词：数字图书馆图书馆自动化数据存储管理系统层次化存储管理磁盘阵列光存储系统

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2009年以来国外引文分析研究进展

大学图书馆学报 2012年第1期30卷 23-28页

作者：方胜华刘柏嵩浙江海洋学院图书馆舟山316000 宁波大学图书馆宁波315211

引文分析是指采用各种数理统计和逻辑方法对文献的引用频率、模式和图像进行计量研究。该文综述2009年以来国外在引文分析的基础理论、研究方法、研究前沿探测应用、引文指标四个方面的研究进展。

关键词：引文分析加权直接引用卡罗林卡指数王冠指数

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面向知识迁移的跨领域推荐算法研究进展

计算机科学与探索 2020年第11期14卷 1813-1827页

作者：任豪刘柏嵩孙金杨宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211

由数据分布不均衡产生的数据稀疏和冷启动问题制约着个性化推荐系统进一步发展。随着迁移学习技术兴起,基于迁移学习的跨领域推荐为解决该类问题提供了可能。面向知识迁移的跨领域推荐算法通过迁移与目标领域不同但相关的辅助知识来解... 详细信息

由数据分布不均衡产生的数据稀疏和冷启动问题制约着个性化推荐系统进一步发展。随着迁移学习技术兴起,基于迁移学习的跨领域推荐为解决该类问题提供了可能。面向知识迁移的跨领域推荐算法通过迁移与目标领域不同但相关的辅助知识来解决目标领域中的推荐任务,提高目标域的推荐性能。而深度学习在非线性特征的学习和表示上的独特优势进一步提升了深度跨域推荐的算法性能。对近年来面向知识迁移的跨领域推荐算法展开综述,将当前主流算法分为传统跨领域推荐算法和深度跨领域推荐算法两大类,又按照应用的不同知识迁移技术对两大类跨域推荐算法分别梳理和阐述,从模型的可解释性、适用场景、用户特征的描述能力、模型评价等不同角度对当前各类跨域推荐算法做出深度分析和比较,总结其存在的问题和不足,探讨可能的解决方法,展望未来的研究趋势。

关键词：数据稀疏迁移学习知识迁移跨领域推荐