基于本体论的软构件语义检索的研究

基于本体论的软构件语义检索的研究

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1、摘要摘要近年来,随着软件的迅速发展,软件复用已成为解决软件危机、提高软件生产率的最有效、最具潜力的手段。软件构件库,则是提供软件复用的机制和软件资源管理的基础设施。构件库的本质问题是如何建立构件的智力模型,从而用精确的方法表达构件的语义,使“基于构件的开发”(CBD)过程中构件能够得到正确的理解和复用。在构件库管理系统中,构件的检索是关键。传统的构件库管理系统采用枚举、关键词、刻面等检索方法,这些方法由于不能从语义上支持对构件检索,因此构件检索的查全率和查准率都不高。此外,网络的高速发展和普及,分布式、异构构件信息系统的出现,对构件检索提出了更高的要求,要求构

2、件检索能够处理分布、异构情况,而现在已经存在的一些构件检索系统处理这些情况的时候存在一些不足。针对上述问题,本文利用本体在知识表示和知识描述方面的优势,在构件检索中引入本体,设计了一个比较合理的软构件本体模型,结合语义检索算法,对用户提交的查询请求进行语义扩展和推理,提高了构件的检索效率,同时为分布、异构构件库的准确、全面、方便的构件检索提供了帮助。本文的主要工作如下:1.设计了一个比较合理的软构件本体模型,用于软构件的语义检索。该模型结合了构件的刻面分类信息和领域信息,充分考虑了本体的语义完整性。2.提出了检索构件的检索推理模式,给出了基于本体的软构件语I摘

3、要义检索算法,该算法通过软构件本体对用户提交的检索请求进行语义扩展和推理,从而提高构件检索的查全率和查准率,尽量满足用户的检索意图。3.结合传统软构件检索的方法,以软构件本体模型为基础,运用Jena推理机,构建了基于本体论的软构件语义检索原型。该原型解决了从查询语言到检索语言之间转换过程中出现的语义损失和曲解等问题,从而保证在检索过程中能够有效地遵循用户的查询意图,获得预期的检索结果,有效地改善了软构件的检索性能。关键词:软件复用,软件构件,构件库管理系统,软构件检索,本体IIABSTRACTAbstractRecentlywiththerapiddevelo

4、pmentofsoftwaresoftwarereusehasbecomeabestsolutiontosolvesoftwarecrisis,achievetheindustrialproducing,andprovetheefficiencyandqualitywithsoftware.ComponentlibraryManagingSystem(CLMS)isregardedasaratherimportantinfrastructureforsoftwarereuseandsoftwareresourcemanagement.Theproblemofc

5、omponentlibraryinessenceishowtocreateanintelligentmodelofcomponentandthenexpresssemanticmeaningofcomponentprecisely.ItiseasyforcomponenttobecomprehendedandreusedinComponentBasedDevelopment(CBD).InCLMSthekeyisretrieveofcomponent.IntraditionalCLMSenumerate,keyword,facetandsoonaretheco

6、mmonwaystoretrievecomponent.Theycannotsupportthecomponentretrievesemantically.Sotheirprecisionrateandrecallrateisnothigh.Additionallywiththerapiddevelopmentofnetworkandemergenceofthedistributedandisomerismcomponentsystemitrequirestheretrieveofcomponentcandealwithdistributedandisomer

7、ismcases.ButnowsomeCLMScannotdealwiththesecases.Astotheproblemsabovethisarticleusesontologywhichhasadvantagesinknowledgepresentationanddescriptionanddesignsareasonablecomponentontologymodel.Itcanretrieveandextenduser’sretrieverequirementsemanticallybysemanticalalgorithmandthenIIIABS

8、TRACTimprovetheeffi

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