有什么好处 语义网是什么 (有哪些好处啊)

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• 语义网是什么？有什么好处
• 检索方法有哪些
• 搜查引擎分为哪几种？

语义网是什么？有什么好处

文/thomas claburn 一些公司联手努力于语义网开发环境和数据库的研发。

有人把语义网(semantic web)称为web3.0，如今它就要粉墨退场了。

编程工具开发商topquadrant公司和franz公司日前示意，他们将把前者的topbraid composer和franz的allegrograph 64位rdf存储数据库结合起来，构成一个语义网开发环境和数据库，提高计算机的“智力”。

语义技术可增强计算机对数据的了解，在整合大型数据集时用途特意清楚。

它关于搜查运行的用途也很大，由于语义技术让计算机推断出未有明白定义的数据元素之间的相关。

一个关键词搜查理论仅仅前往蕴含查问关键字的文档，而语义搜查则能前往与搜查词汇的含意无关的结果(例如：tank一词，有坦克、水容器等两种含意，语义技术能予以别离)，或许是与搜查词汇的同义字无关的结果(例如：tank意为坦克时，同义字有armored vehicle，装甲车)。

目前，还没有发生真正意义上的语义网，这在很大水平上是由于现有工具还不可承当这样的义务。

topquadrant的联结开创人和口头合伙人拉尔夫·霍奇森(ralph hodgson)说：“咱们必定要创立出适合的工具，来允许语义网的成功。

”他说，包括protege和swoop等在内的公共畛域容许软件都还不可商用。

经常使用规范数据库和开发环境的语义程序仿佛不能很好地拓展。

“你可以用自己的模式启动编程，”霍奇森说，“就是费点劲。

” 语义网有许多的规范、协定以及包括rdf、owl(web ontology language，web本体言语)、sparql等在内的多种言语，此外还有可让开发者在语义框架下组织数据的xml相关技术。

上述两家公司的产品组合，提供了一个基于eclipse的图形开发环境和一个能与少量rdf数据同比扩展的数据库。

葛兰素史克公司(glaxosmithkline，下称gsk)正在对allegrograph启动测试，以提供一个更为灵敏的it基础设备并经过智能化提高消费劲。

这家制药公司正在应用一个语义数据提取层启动实验。

这项动物实验室上班有很多制药公司介入其中，因此发生了许少数据，gsk的一位主管罗宾·麦克伊泰(robin mcentire)说：“因此咱们宿愿把它聚合起来，并在更高的一个层级上把它出现进去，语义技术大有用途。

” 该公司的指标是运行基于计算机的推理，从而对少量实验数据启动评价和过滤。

“低层级的推理是很好的开始，咱们的迷信家从事的义务并非‘高科技’，然而特意耗时的义务就可以应用这项技术成功智能化。

”麦克伊泰说。

伊士曼-柯达公司(eastman kodak，下称柯达)也在经常使用allegrograph软件，它从可视化数据中启动含意推断，从而来协助客户更好地保养他们日渐宏大、难以治理的数字影像。

“语义了解技术将协助消费者更好地治理自己的的图片，”柯达主席兼首席口头官(ceo)彭安东(antonio perez)去年在一场演讲中示意，“照片之间也能相互‘意识’了—不用人们领导，应用元数据(metadata)，一张照片便可寻觅到具备相关元数据的另一张照片，因此，一切的照片便能以新的类别启动从新组合，无非取决于它们之间不同的关联模式而已。

”

检索方法有哪些

检索方法有以下几种：

1. 关键词检索：这是最罕用的检索方法。

用户输入关键词或短语，搜查引擎会在其索引的网页中查找婚配的内容。

这种方法实用于明白知道所需消息的大抵内容时经常使用。

2. 分类检索：这种方法是依据消息所属的主题或类别启动检索。

用户在搜查引擎的分类目录中逐级决定相应的类别，直到找到所需消息。

实用于对消息类别有必定了解的状况。

3. 目录式检索：一些网站或数据库提供目录式的检索模式，用户可以经过阅读目录结构来查找消息。

这种模式直观易用，实用于对网站或数据库结构比拟相熟的状况。

4. 全文检索：关于大型文档库或网站，用户可以经过全文检索配置查找蕴含特定词或短语的文档。

这种模式可以极速定位到含无关键词的文档，实用于要求在大规模文本中查找特定内容的状况。

5. 语义检索：基于搜查引擎对网页内容的深度了解，用户可以经过更人造的言语形容启动检索，搜查引擎会识别用户的用意并前往相关的结果。

这种方法在人工智能技术的允许下逐渐遍及，提高了检索的准确性和用户体验。

以上就是经常出现的检索方法。

每种方法都有其实用的场景和长处，用户可以依据实践状况决定适合的检索模式。

随着技术的开展，检索方法也在始终降级和改良，为用户提供愈加方便、准确的消息检索服务。

搜查引擎分为哪几种？

搜查引擎可分为四类：全文搜查引擎、元搜查引擎、垂直搜查引擎和目录搜查引擎。详细如下：

1、全文搜查引擎：

普通网络用户实用于全文搜查引擎。

这种搜查模式繁难、简捷，并容易取得一切相关消息。

但搜查到的消息过于庞杂，因此用户要求逐个阅读并鉴别出所需消息。

尤其在用户没有明白检索用意状况下，这种搜查模式十分有效。

2、元搜查引擎：

元搜查引擎实用于宽泛、准确地搜集消息。

不同的全文搜查引擎由于其性能和消息反应才干差异，造成其各无利害。

元搜查引擎的发生恰优势理了这个疑问，无利于各基本搜查引擎间的长处互补。

而且本搜查模式无利于对基本搜查模式启动全局控制，疏导全文搜查引擎的继续改善。

3、垂直搜查引擎：

垂直搜查引擎实用于有明白搜查用意状况下启动检索。

例如，用户购置机票、火车票、汽车票时，或想要阅读网络视频资源时，都可以间接决定行业内公用搜查引擎，以准确、迅速取得相关消息。

4、目录搜查引擎：

目录搜查引擎是网站外部罕用的检索模式。

该搜查模式旨在对网站内消息整合处置并分目录出现给用户，但其缺陷在于用户需预先了解本网站的内容，并相熟其重要模块构成。

总而观之，目录搜查模式的顺应范围十分有限，且要求较高的人工成本来允许保养。

扩展资料：

搜查引擎得以宽泛应用，重要是由于其具备以下几个特点：

1、消息抓取迅速。

在大数据时代，网络发生的消息浩如烟海，令人无所适从，难以获取自己要求的消息资源。

在搜查引擎技术的协助下，应用关键词、初级语法等检索模式就可以极速捕捉到相关度极高的婚配消息。

2、深化展开消息开掘。

搜查引擎在捕捉用户需求的消息的同时，还能对检索的消息加以必定维度的剖析，以疏导其对消息的经常使用与意识。

例如，用户可以依据检索到的消息条目判别检索对象的热度，还可以依据检索到的消息散布给出高相关性的同类对象，还可以应用检索到的消息智能化给出用户处置打算，等等。

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3、检索内容的多样化和宽泛性。

随着搜查引擎技术的日益成熟，当代搜查引擎技术简直可以允许各种数据类型的检索，例如人造言语、智能言语、机器言语等各种言语。

不只视频、音频、图像可以被检索，而且人类面部特色、指纹、特定举措等也可以被检索到。

在未来，简直一切数据类型都或许成为搜查引擎的检索对象。