【摘 要】
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信息检索是P2P领域的重要应用,当前基于关键字检索的P2P系统中普遍存在着结果不相关、准确度低等问题。而语义Web技术以其良好概念层次结构和对逻辑推理的支持等特点,能提高
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信息检索是P2P领域的重要应用,当前基于关键字检索的P2P系统中普遍存在着结果不相关、准确度低等问题。而语义Web技术以其良好概念层次结构和对逻辑推理的支持等特点,能提高计算机在信息检索中的自动分析处理和智能化处理能力。本论文研究利用语义Web技术提高P2P系统信息检索效率。本文主要对传统信息检索领域的向量空间模型、查询扩展技术进行研究,结合OWL本体来表示资源,对基于距离的语义相似度计算模型进行改进,提出一种基于距离的语义相似度匹配算法。同时分析P2P系统中信息检索的特点,将该算法应用于P2P系统中,提出基于节点语义相似度的路由选择算法。算法设计思想是将节点信息、文档信息以及查询请求信息均表示为向量的形式,利用本体库对其进行同义词扩展和子类扩展,并计算向量之间的语义相似度。根据语义相似度的大小来确定检索匹配是否成功以及查询请求转发的路径,目的是从语义层面上实现资源信息的准确匹配,并使P2P中的查询请求转发更具有方向性。本文设计并实现了基于语义扩展和匹配的P2P信息检索系统,并对系统进行测试。结果表明,该系统信息检索的查全率和查准率优于基于关键字的信息检索。
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