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1、基于语义网格的语义关联存储 模型及管理和通信平台金 海集群与网格计算湖北省重点实验室 华中科技大学汇报提纲2005年研究进展情况 语义网格存储概念结构 主要研究内容和进展 论文发表情况基于语义网的语义关联存储管理平台开发进展应用系统介绍 SemreX:文献元数据信息共享应用总结语义网格存储概念结构 基于语义的自组织 语义网格拓扑结构 高效语义信息搜索网格数据存储基于本体的网格 语义信息提取本体的半自动定义本体更新和映射2005年主要研究内容语义关联存储模型研究 基于语义的存储及语义关联存储 本体的半自动定义 基于本体的信息提取 语义相似度基于主动存储的语义网格计算模型 基于语义相似度的语义网格
2、自组织拓扑结构 基于语义的高效网格资源搜索机制 基于语义的网格资源自主探测和更新基于语义的数据存储基于语义网技术的数据存储趋势（ OntoWeb ) 对RDF/S支持远多于对标准本体语(DAML+OIL)的支 持 大多数的查询语言是基于三元组的 大多数工具基于关系技术（对象或者关系数据库） 来存储数据目前存在的主要问题 工具不成熟 缺乏可扩展性 查全、查准等性能指标不高语义关联存储语义关联 语义相似度及语义相关度分布 利用网格和对等网技术来增强语义存储的 可扩展性 Edutella实现了基于p2p的RDF元数据网络 (www02) 结合传统的数据库索引机制如B+树，来索 引分布数据库，优化分布
3、架构语义关联存储所涉及的技术本体定义信息提取信息分类语义相似度及语义相关度本体的自动及半自动定义网格中存在大量异构的元数据可采用本体方 法表示和存储人工定义本体开销非常大，要求能自动或人 工辅助半自动定义本体运用机器学习、数据挖掘等技术创建新本体 , 使本体具有自学习功能定义本体的方法自顶向下 人工构建上层本体 运用机器学习、数据挖掘等技术创建新的概 念 比较语义相似度并检测概念冲突，构建新本 体自底向上 对于大量的元数据采用核心本体表示 合并核心本体并形成上层本体基于本体的信息提取信息提取 信息从无结构到有结构 从自然语言到机器可识别传统的信息提取技术 基于规则的方法：模式匹配、模板库 机器
4、学习的方法：HMM、SVM等 弊端: 缺乏对提取出的实体之间联系的领域知识的 识别能力本体提供机器可识别的领域概念知识及其联系基于本体的信息提取广域网中文档数据信息的一致性信息抽取的特异性实体以及实体间联系的自动识别智能搜索引擎基于本体的信息抽取信息抽取工具知识库知识库知识库P2P无结构、 半结构化的文档Ontology面向任务的本体WWW基于本体的资源分类资源分类结合知识管理、数据挖掘、机器 学习以及信息检索等方面技术研究方法 对网格数据提取语义特征向量，运用数据 挖掘、信息检索中潜在语义索引(LSI) 等技术 根据语义特征向量对数据进行基于本体的 分类，结合kNN、支持向量机、贝叶斯概率等
5、 分类方法本体的自动定义和资源分类本体自学习异构资源本体设计和编辑本体冲突检测分类系统特征提取基于本体的资源数据库具有自学习功能的本体基于本体的资源数据库本体语义相似度存储结点之间的相似度 定义对象的语义相似度 网格存储结点之间的相似度 Query语句和网格存储结点之间的语义相 似度 存储结点之间的相似度Grid Node A.Grid Node B.语义Query语句和存储结点之间的语义 相似度PaperAuthorSemreX: Paper2005ACMTopic/Software/Operating_SystemsSELECTAuthor, Paper FROMPaper rdf:typ
6、e SemreX:Paper; SemreX:Topic acm: ACMTopic/Software/Operating_Systems;SemreX :Year “2005”;SemreX:author Author USING NAMESPACE SemreX = , acm = Query SentenceGrid Node.基于语义相似度的语义网格自组织结构基于存储结点语义相似度的网格存储结点 自组织结构基于语义相似度的网格资源高效信息搜索 机制基于相似度的自组织存储结构基于语义的网格结点资源的主动存储网格中基于语义的主动存储 代理主动发现、监控和管理本地资源的状况 ，更新本地语义知
7、识库中的内容 代理将语义知识库更新广告发送给邻居结点 ，主动更新路由信息2005年论文发表情况期刊文章(1) Hai Jin, Xuanhua Shi, Weizhong Qiang, and Deqing Zou, “DRIC: Dependable Grid Computing Framework”, IEICE Transactions on Information and Systems, 2006 Hai Jin, Xuanhua Shi, Weizhong Qiang, and Deqing Zou, “An Adaptive Meta-Scheduler for Data- In
8、tensive Applications”, International Journal of Grid and Utility Computing, Vol.1, No.1, 2005, pp.32-37 Hai Jin, Weizhong Qiang, Xuanhua Shi, and Deqing Zou, “RB-GACA: A RBAC based Grid Access Control Architecture”, International Journal of Grid and Utility Computing, Vol.1, No.1, 2005, pp.61-702005
9、年论文发表情况期刊文章(2) 金海, 陈汉华, 宁小敏, 袁平鹏, 武浩, 郭志鑫，“SemreX 系统中一种基于语义相似度的Peer-to-Peer拓扑及路由 算法”，软件学报，2006 郭志鑫，金海，陈汉华，“SemreX中基于语义的文档参 考文献元数据信息提取”，计算机研究与发展， 2006 金海, 陈汉华, 吕志朋，宁小敏, “CGSP作业管理器的合 成服务的QoS优化模型及求解”, 计算机学报, 2005 年，第28卷，第4期，pp.578-588 金海, 武浩, 李运发, 陈汉华, “OntoSLAt：基于本体构建 的SLA模板知识库”， 小型微型计算机系统, 20052005年论
10、文发表情况会议文章(1) Yijiao Yu and Hai Jin, “Building a Semantic P2P Scientific References Sharing System with JXTA”, APWeb06 Hai Jin, Hao Wu, Yunfa Li, and Hanhua Chen, “An Approach for Service Discovery based on Semantic Peer-to-Peer”, ASIAN05 Hai Jin, Xiaoming Ning, Hanhua Chen, and Zuoning Yin, “Efficie
11、nt Query Routing in Semantic Overlays Based on Latent Semantic Indexing”, SKG05 Yijiao Yu and Hai Jin, “An Ontology-based Host Resources Monitoring Approach in Grid Environment”, WAIM052005年论文发表情况会议文章(2) Hongbo Zou, Zongfen Han, Hai Jin, Jing Tie and Xuanhua Shi, “A Virtual-Service-Domain Based Bidd
12、ing Algorithm for Resource Discovery in Computational Grid”, WI05 Hai Jin and Hao Wu, “Semantic-based Specification for Web Service Agreement”, NGWSP05 Xuanhua Shi, Hai Jin, Zongfen Han, Weizhong Qiang, Song Wu, Deqing Zou, “ALTER: Adaptive Failure Detection Services for Grids”, SCC05 Hai Jin, Hanhu
13、a Chen, Zhipeng Lu and Xiaoming Ning, “Q-SAC: Toward QoS Optimized Service Automatic Composition“, CCGrid05 Hanhua Chen, Hai Jin, Feng Mao, and Hao Wu, “Q-GSM: QoS Oriented Grid Service Management”, APWeb05基于语义的语义关联存储管理平台 开发进展软件系统结构应用系统文献元数据共享应用系统文献元数据共享基于语义的文献元数据提取 在线文档的获取 在给定的领域本体下，提取有效信息基于语义的文献元数据关联存储 将文献元数据基于语义相似度存储在知识库中基于语义的路由信息发布基于语义的文献搜索总结2005年研究内容基本完成 语义关联存储研究 基于主动存储的语义网格计算模型 发表/录用论文16篇 基于语义网的语义关联存储管理平台开发 （开发ing）中期检查应用系统框架基本完成 SemreX:文献元数据信息共享应用谢谢！ 欢迎多提宝贵意见！
