基于领域本体的专利信息检索系统研究与实现

doi:10.11925/infotech.1003-3513.2010.06.12

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针对传统信息检索方法在当今网络信息环境下所面临的问题，提出基于领域本体的专利信息检索模型，从用户检索请求处理、本体构建、本体可视化与语义扩展、检索及存储的过程和技术实现进行研究，并开发一个基于服装领域本体的专利信息检索原型系统。比较测试表明，该模型在确保信息检索准确性的同时能够极大地提高其全面性。

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	李玉平
	吴红
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关键词 ：领域本体, 信息检索, 专利, 本体构建

Abstract：

Aiming at some problems in traditional information retrieval under the present network information environment, the paper puts forward patent information retrieval model based on domain Ontology, and makes in-depth study on the process and technical implementation of user retrieval request disposal, Ontology construction, Ontology visualization and semantic expansion, retrieval and storage. A prototype patent information retrieval system is also implemented. Via a series of retrieval effects tests, the model can ensure accuracy of information retrieval and greatly improve the comprehensiveness of information retrieval.

Key words： Domain Ontology Information Retrieval Patent Ontology Development

收稿日期: 2010-03-31

G354TP391

通讯作者: 吴红 E-mail: whpatent0256@sina.com

引用本文:

吴红李玉平胡泽文. 基于领域本体的专利信息检索系统研究与实现[J]. 现代图书情报技术, 2010, 26(6): 71-77.
Wu Hong Li Yuping Hu Zewen. Research and Implementation of Patent Information Retrieval System Based on Domain Ontology. New Technology of Library and Information Service, DOI：10.11925/infotech.1003-3513.2010.06.12.

链接本文:

http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2010.06.12

［1］ Thomson Scientific［EB/OL］.［2010-04-15］. http://www.scientific.thomson.com.
［2］连颖科技股份有限公司［EB/OL］.［2010-04-16］.http://www.learningtech.com.tw.
［3］ Sekar S, Paulraj P. Strategic Mining of Cyanobacterial Patents from the USPTO Patent Database and Analysis of Their Scope and Implications［J］. Journal of Applied Phycology,2007,19(3):277-292.
［4］翟东升,刘晨,欧阳轶慧.专利信息获取分析系统设计与实现［J］.现代图书情报技术,2009(5):55-60.
［5］吕祥惠,仇宝艳,乔鸿. 基于本体的专利知识发现体系研究［J］.计算机与信息技术,2008(7):43-49.
［6］中国科学院计算技术研究所. 计算所汉语词法分析系统ICTCLAS［EB/OL］.［2010-02-16］. http://www.nlp.org.cn/project/project.php?proj_id=6.
［7］ PHP Snoopy Example［EB/OL］.［2010-04-16］. http://www.jonasjohn.de/snippets/php/snoopy-example.htm.
［8］国家知识产权局专利局.国际专利分类表［M］.北京:知识产权出版社,2006:1-5.
［9］董振东.语义关系的表达和知识系统的建设［J］.语言文字应用,1998,27(3):76-82.
［10］ Nicola A D, Missikoff M, Navigli R. A Software Engineering Approach to Ontology Building［J］. Information Systems, 2009, 34 (2):258-275.
［11］ Jin Y, Li W, Lu S C Y.A Hierarchical Co-evolutionary Approach to Conceptual Design［J］.CIRP Annals-Manufacturing Technology,2005,54(1):155-158.
［12］丁晟春,李岳盟,甘利人.基于顶层本体的领域本体综合构建方法研究［J］.情报理论与实践,2007,30(2):236-240.
［13］ OWL Web Ontology Language Overview［EB/OL］.［2010-03-20］. http://www.w3.org/TR/owl-features/.
［14］ Racer［EB/OL］.［2010-03-26］.http://www.sts.tu-harburg.de/~r.f.moeller/racer/.
［15］沈洪良,朱国进.基于Xindice的本体存储查询研究［J］. 计算机应用研究,2005,22(12):36-38.
［16］ Image_GraphViz［EB/OL］.［2010-03-20］. http://pear.php.net/package/Image_GraphViz/download.
［17］ Jena-A Semantic Web Framework for Java［EB/OL］.［2010-03-26］.http://jena.sourceforge.net/.
［18］ Ginter F,Pyysalo S,Boberg J,et al. Ontology-based Feature Transformations: A Data-driven Approach［C］. In: Proceedings of the 4th International Conference EsTAL 2004. Heidelberg:Springer,2004:279-290.
［19］刘智莹,朱程荣.基于PHP实现数据安全性的方法及比较［J］.计算机工程与设计,2009,30(19):4387-4392.
［20］ Gilmore W J. Beginning PHP 5 and MySQL 5：From Novice to Professional［M］. 2nd Edition.Apress,2007.
［21］ What is Protégé［EB/OL］.［2008-06-10］.http: //protege.stanford. edu/overview/index.html.

[1]	邓诗琦,洪亮. *面向智能应用的领域本体构建研究^——以反电话诈骗领域为例**[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(7): 73-84.
[2]	周成,魏红芹. *专利价值评估与分类研究^——基于自组织映射支持向量机**[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(5): 117-124.
[3]	张金柱,胡一鸣. 融合表示学习与机器学习的专利科学引文标题自动抽取研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(5): 68-76.
[4]	张杰,赵君博,翟东升,孙宁宁. 基于主题模型的微藻生物燃料产业链专利技术分析^*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(2): 52-64.
[5]	何有世,何述芳. 基于领域本体的产品网络口碑信息多层次细粒度情感挖掘^*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(8): 60-68.
[6]	孙海霞,王蕾,吴英杰,华薇娜,李军莲. 科技文献数据库中机构名称匹配策略研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(8): 88-97.
[7]	王雪颖,王昊,张紫玄. 中文专利文献中连续符号串的语义识别^*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(5): 11-22.
[8]	俞琰,赵乃瑄. 加权专利文本主题模型研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(4): 81-89.
[9]	俞琰,赵乃瑄. 基于辅助集的专利主题分析领域停用词选取^*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(11): 95-103.
[10]	贾杉杉,刘畅,孙连英,刘小安,彭涛. 基于多特征多分类器集成的专利自动分类研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(8): 76-84.
[11]	李姝影,方曙. 测度技术融合与趋势的数据分析方法研究进展^*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(7): 2-12.
[12]	杨超凡,邓仲华,彭鑫,刘斌. *近5年信息检索的研究热点与发展趋势综述^——基于相关会议论文的分析**[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(7): 35-43.
[13]	翟东升,郭程,张杰,夏军. 基于专利的企业潜在研发伙伴推荐方法研究[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(3): 10-20.
[14]	翟东升,胡等金,张杰,何喜军,刘鹤. 专利发明等级分类建模技术研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(12): 63-73.
[15]	侯剑华,郭爽. *基于专利的技术熵分析法及其在新兴技术监测中的应用研究^——以碳捕集技术为例**[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(1): 55-63.

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