李文靖 胡書(shū)山 余日季

摘 要：針對(duì)傳統(tǒng)檢索方式在三維模型爆發(fā)性增長(zhǎng)背景下出現(xiàn)的種種缺陷，以家具模型為切入點(diǎn)，對(duì)基于語(yǔ)義網(wǎng)和本體技術(shù)的三維創(chuàng)意素材模型的本體構(gòu)建與檢索進(jìn)行研究設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)三維數(shù)字模型智能化檢索。將本體技術(shù)和語(yǔ)義檢索與三維模型結(jié)合，對(duì)不同類型的家具模型進(jìn)行數(shù)字化描述、特征提取及要素分類，通過(guò)OWL本體描述語(yǔ)言創(chuàng)建本體，并將本體模型存入數(shù)據(jù)庫(kù)從而形成模型素材本體庫(kù)，根據(jù)語(yǔ)義規(guī)則構(gòu)造可被機(jī)器理解的檢索方式，為實(shí)現(xiàn)大眾參與下的創(chuàng)新創(chuàng)意設(shè)計(jì)和產(chǎn)品快速原型設(shè)計(jì)打下基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化模型;三維模型;語(yǔ)義網(wǎng);本體;語(yǔ)義檢索

DOI：10. 11907/rjdk. 191541 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類號(hào)：TP319 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2019）008-0136-04

Design and Retrieval of Digital Furniture Model Ontology Based on Semantic Web

LI Wen-jing1， HU Shu-shan1， YU Ri-ji1，2

（1. School of Computer & Information Engineering， Hubei University; 2. College of Art， Hubei University， Wuhan 430062， China）

Abstract： Aiming at the defects of traditional retrieval methods in the context of explosive growth of 3D models， this paper studies and designs the ontology construction and retrieval of 3D creative material models based on semantic web and ontology technology by taking the furniture model as the entry point to realize the intelligent retrieval of 3D digital models. In this paper， the ontology technology and semantic retrieval combined with 3D model， digital description of different types of furniture model， feature extraction and classification of elements were made， the ontology was created through the OWL ontology description language and the ontology model database was formed based on ontology model material. According to the rules of semantic structure retrieval query that can be understood by machine was made， which lays the foundation for the public participation of innovative creative design and product rapid prototype design.

Key Words： digital model; three-dimensional model; semantic web; ontology; semantic retrieval

基金項(xiàng)目：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2016YFB1101702）

作者簡(jiǎn)介：李文靖（1996-），女，湖北大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)技術(shù);胡書(shū)山（1987-），男，湖北大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院副教授、研究生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榛陉P(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)技術(shù)建筑能效相關(guān)多元異構(gòu)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的算法與框架、基于多邊形運(yùn)算建筑模型轉(zhuǎn)換算法;余日季（1976-），男，湖北大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院碩士研究導(dǎo)師、湖北大學(xué)藝術(shù)學(xué)院教授、碩士研究生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閿?shù)字動(dòng)畫(huà)、數(shù)字媒體技術(shù)與應(yīng)用（AR/VR/MR/體感交互）、文化遺產(chǎn)數(shù)字化保護(hù)與開(kāi)發(fā)、數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)。

0 引言

隨著科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)新和突破，傳統(tǒng)檢索方式已無(wú)法應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)海量數(shù)據(jù)資源，公眾對(duì)智能化網(wǎng)絡(luò)的需求日益迫切，越來(lái)越多的研究者們將目光投向由W3C組織制定并推動(dòng)的語(yǔ)義網(wǎng)，微軟、IBM、HP、斯坦福大學(xué)、曼徹斯特大學(xué)等大型企業(yè)和高等教育機(jī)構(gòu)對(duì)語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行了深入分析研究，并開(kāi)發(fā)了一系列如Jena、Racer、KAON等語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用平臺(tái)與基于語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)的信息集成及查詢、推理和本體編輯系統(tǒng)[1]。同時(shí)，我國(guó)對(duì)于語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)的研究也非常重視，國(guó)內(nèi)已有一批重點(diǎn)高校設(shè)立了語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)研究中心，其中，清華大學(xué)研發(fā)了SWARMS語(yǔ)義網(wǎng)輔助本體挖掘系統(tǒng)[2]，上海交通大學(xué)研發(fā)了ORIENT本體工程開(kāi)發(fā)平臺(tái)[3]等。

信息科學(xué)領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展推動(dòng)了信息相關(guān)產(chǎn)業(yè)的巨大進(jìn)步，其中三維模型的應(yīng)用發(fā)展尤為明顯。從早期三維模型在工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、建筑領(lǐng)域、影視動(dòng)畫(huà)行業(yè)、游戲產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域中的應(yīng)用，到如今醫(yī)療領(lǐng)域中的器官骨骼模型、地球科學(xué)領(lǐng)域中的三維地質(zhì)模型及虛擬現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域的虛擬模型等，三維模型的應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展。面對(duì)如此海量的三維模型，對(duì)三維模型更加快速、準(zhǔn)確地匹配與檢索的技術(shù)需求變得越發(fā)迫切。目前市場(chǎng)中流行的三維模型檢索系統(tǒng)由于存在檢索精度與檢索效率較低、用戶交互度不高等問(wèn)題，無(wú)法很好地滿足用戶需求。國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者針對(duì)三維模型檢索方面進(jìn)行了深入研究與實(shí)踐，包括最早出現(xiàn)的美國(guó)普林斯頓大學(xué)三維搜索引擎、Voyage模型搜索引擎、Google開(kāi)發(fā)的SketchUP工具等[4]。 其中普林斯頓模型檢索系統(tǒng)創(chuàng)造性提出的二維繪圖檢索、三維建模檢索等交互操作方式為后續(xù)研究者打開(kāi)了三維模型檢索的新思路，但仍然存在檢索效率低、用戶交互度不高的問(wèn)題。

針對(duì)傳統(tǒng)檢索方式在三維模型爆發(fā)性增長(zhǎng)背景下出現(xiàn)的種種缺陷，本文以家具模型為切入點(diǎn)，將語(yǔ)義檢索與三維模型相結(jié)合，通過(guò)語(yǔ)義網(wǎng)和本體技術(shù)對(duì)數(shù)字化三維素材模型進(jìn)行本體構(gòu)建，研究其關(guān)于智能化語(yǔ)義檢索的實(shí)現(xiàn)方法，以期彌補(bǔ)三維模型檢索中用戶交互度低的問(wèn)題，為實(shí)現(xiàn)Web環(huán)境下多客戶、設(shè)計(jì)師協(xié)作交互的協(xié)同創(chuàng)意設(shè)計(jì)平臺(tái)提供基礎(chǔ)。

1 研究背景

1.1 語(yǔ)義網(wǎng)

W3C是語(yǔ)義網(wǎng)提供的一個(gè)允許在應(yīng)用程序、企業(yè)和社區(qū)邊界之間共享和重用數(shù)據(jù)的公共框架[5]。因此，語(yǔ)義網(wǎng)被視為跨越不同內(nèi)容、信息應(yīng)用程序和系統(tǒng)的集成者。語(yǔ)義網(wǎng)與Web3.0緊密結(jié)合，其作用是連接相關(guān)事件及實(shí)體。

語(yǔ)義網(wǎng)的7層框架體系結(jié)構(gòu)由Berners-Lee在2000年提出，各層功能自下而上逐漸增強(qiáng)。其中第1層到第4層分別為用于描述資源位置的字符集層、根標(biāo)記語(yǔ)言層、資源描述框架層以及本體層，而5至7層分別為L(zhǎng)ogic邏輯層、Proof證明層以及Trust信任層，Logic邏輯層為語(yǔ)義本體提供語(yǔ)義公理及推理規(guī)則，用于驗(yàn)證資源之間的相互關(guān)系以及推理所得結(jié)果的有效性; Proof證明層包含推理過(guò)程，為L(zhǎng)ogic邏輯層的規(guī)則提供認(rèn)證; Trust層提供信任機(jī)制，確保信息在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行交換的安全性與可靠性，并且驗(yàn)證該信息是否符合用戶要求。語(yǔ)義網(wǎng)7層框架體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 語(yǔ)義網(wǎng)層次體系

1.2 本體技術(shù)

本體論起源于西方哲學(xué)，是一種探索世界根基的哲學(xué)理論。隨著信息科學(xué)領(lǐng)域的飛速發(fā)展，本體的概念被應(yīng)用于信息科學(xué)領(lǐng)域并且被學(xué)者們不斷完善。從其內(nèi)涵來(lái)看，本體普遍被認(rèn)為是同一領(lǐng)域內(nèi)不同主體間相互交流的一種語(yǔ)義基礎(chǔ)，指對(duì)某一特定領(lǐng)域的知識(shí)進(jìn)行捕獲，并對(duì)其進(jìn)行概念分析、建模，從而對(duì)該領(lǐng)域包含的知識(shí)進(jìn)行總結(jié)，并將其抽象為一系列共享概念，以得到這些概念在不同層次形式化及模式上的明確定義和描述，最終得到該領(lǐng)域內(nèi)的共同認(rèn)可。

1.3 SPARQL查詢語(yǔ)言

SPARQL查詢語(yǔ)言是專門(mén)為RDF開(kāi)發(fā)、為滿足數(shù)據(jù)訪問(wèn)工作組確定的用例和需求而設(shè)計(jì)的一種查詢語(yǔ)言和數(shù)據(jù)獲取協(xié)議，可檢索所有由RDF語(yǔ)言表示的信息資源[6]。

2 三維家具模型素材概念分析及邏輯模型

由于人類自然語(yǔ)言表述的復(fù)雜性和不確定性，為使計(jì)算機(jī)理解自然語(yǔ)言，必須用形式化語(yǔ)言對(duì)自然世界進(jìn)行抽象表示[7]。家具模型根據(jù)其作用功能的不同大致可分為床、桌、椅、柜等，根據(jù)它們的概念定義對(duì)其進(jìn)行語(yǔ)義描述，如滿足人類日常睡眠需求的家具為床， 其平面可用于擺放各類物品的家具為桌， 供人類坐于其上休息的家具為椅， 用于存放物品的家具為柜。不管是哪類家具，基本均由柱類、板材等組件組合而成，這些組件在家具中的作用各有不同，其中柱類家具大多起支撐作用，板材家具中不僅能起到支撐作用，有些還可放置物品。起到支撐作用的柱類、板材一般位于放置物品的板材之下，通過(guò)描述這些組件邏輯上的空間位置形成家具整體。

在構(gòu)建家具本體時(shí)，根據(jù)上述分析對(duì)家具模型資源進(jìn)行語(yǔ)義標(biāo)注，將語(yǔ)義信息賦予家具資源對(duì)象，使其能夠被機(jī)器理解。

該系統(tǒng)的架構(gòu)模型在邏輯上分為資源層、語(yǔ)義描述層、本體層、檢索層和服務(wù)層5層，其中資源層的主要作用是搜集各類信息資源并對(duì)其進(jìn)行整合;語(yǔ)義描述層主要利用RDF資源描述框架和OWL語(yǔ)言對(duì)資源進(jìn)行語(yǔ)義標(biāo)注;本體層負(fù)責(zé)本體建立和存儲(chǔ)管理，并將構(gòu)建完成的本體存入本體庫(kù)內(nèi);檢索層負(fù)責(zé)對(duì)本體庫(kù)內(nèi)存儲(chǔ)的本體文件進(jìn)行解析，并分析用戶輸入的查詢語(yǔ)句，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義層面的檢索;服務(wù)層為用戶提供檢索結(jié)果的可視化界面[8]。該系統(tǒng)架構(gòu)邏輯模型如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)架構(gòu)邏輯模型

3 三維家具模型素材語(yǔ)義本體構(gòu)建與檢索實(shí)現(xiàn)

對(duì)家具領(lǐng)域的重要術(shù)語(yǔ)進(jìn)行列舉，定義類與類的層次體系、屬性及屬性分面，最后通過(guò)本體描述語(yǔ)言創(chuàng)建本體并將本體模型存入數(shù)據(jù)庫(kù)從而形成模型素材本體庫(kù)。通過(guò)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)規(guī)則語(yǔ)言制定相應(yīng)的本體推理機(jī)制。當(dāng)用戶輸入查詢語(yǔ)句后，由機(jī)器對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，即對(duì)查詢語(yǔ)句按照詞語(yǔ)進(jìn)行劃分，并對(duì)無(wú)用的詞語(yǔ)進(jìn)行清洗;在預(yù)處理操作完成后，通過(guò)SPARQL語(yǔ)句對(duì)最終得到的查詢?cè)~進(jìn)行查詢操作，并將查詢結(jié)果輸出至用戶界面。

3.1 三維家具素材模型本體設(shè)計(jì)

本文在限定本體構(gòu)建領(lǐng)域的基礎(chǔ)上，確定本體類的構(gòu)建領(lǐng)域?yàn)榧揖?對(duì)本體構(gòu)建目的和用途進(jìn)行設(shè)定，從而達(dá)到增強(qiáng)本體針對(duì)性的效果。本文采用斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院開(kāi)發(fā)的七步法[9]作為本體構(gòu)建方法，最終得到的語(yǔ)義本體框架如圖3所示。

圖3 語(yǔ)義本體框架

3.1.1 家具本體類定義

面向創(chuàng)意家具素材模型設(shè)計(jì)的語(yǔ)義本體分別分選取家具（furniture）、墊子（cushion）、柱子（pillar）、板材（plank）作為實(shí)體類，每個(gè)實(shí)體類均可進(jìn)一步被細(xì)化劃分為更小的類，形成本體的層次結(jié)構(gòu)。家具實(shí)體類可以進(jìn)一步被細(xì)化劃分為床（bed）、桌（table）、椅（chair）、柜（cabinet），而床、桌、椅、柜又可以被進(jìn)一步劃分為更小的概念，如單人床（single bed）、雙人床（double bed）、靠背椅（back-rest chair）、無(wú)靠背椅（faldstool）、辦公桌（office table）、餐桌（dining table）、衣柜（wardrobe）、書(shū)柜（bookcase）等。類的定義如圖4所示。

3.1.2 家具本體類屬性及其約束

對(duì)類的屬性進(jìn)行定義的過(guò)程在整個(gè)本體構(gòu)建過(guò)程中至關(guān)重要，其可用于描述概念的內(nèi)在含義，通過(guò)復(fù)用現(xiàn)有類的屬性、擴(kuò)展或自定義相關(guān)元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義類的屬性，同時(shí)還需考慮到屬性類型，如整數(shù)型、浮點(diǎn)型、文本等。在定義類屬性的同時(shí)，還要對(duì)屬性的函數(shù)性、自反性、傳遞性等進(jìn)行約束設(shè)定。

圖4 類的定義

針對(duì)創(chuàng)意家具素材模型庫(kù)，對(duì)應(yīng)素材應(yīng)設(shè)定相應(yīng)數(shù)據(jù)屬性，如坐標(biāo)（coordinate）、尺寸（size）、材質(zhì)（texture）、顏色（color）等。

3.1.3 家具本體類間關(guān)系

針對(duì)創(chuàng)意家具模型素材，由于家具是由各種部件拼接組裝而成，這些部件是家具類的一部分，但不屬于家具類的子類，因此將墊子、柱子、板材這3類設(shè)定為家具類的兄弟類，與家具類存在包含和部分的關(guān)系，如家具類包含墊、柱、板3類，墊、柱、板3類又是家具類的一部分，同時(shí)這3個(gè)類之間又存在著裝配關(guān)系。

3.1.4 家具本體形式化編碼

完成家具模型本體構(gòu)建后進(jìn)行保存，保存的文件格式為owl格式。從文件中獲取相應(yīng)形式化編碼，家具模型素材的本體模型概念定義的形式化編碼片段如下：

3.1.5 實(shí)例添加

添加實(shí)例的過(guò)程實(shí)際上是利用之前定義完成的類和屬性描述特定的對(duì)象，從而構(gòu)造語(yǔ)義元數(shù)據(jù)的過(guò)程，這個(gè)過(guò)程也被稱為語(yǔ)義標(biāo)注。這些資源對(duì)象可以使用URL引用機(jī)制對(duì)其進(jìn)行標(biāo)識(shí)，通過(guò)RDF鏈接機(jī)制將彼此進(jìn)行關(guān)聯(lián)，形成語(yǔ)義元數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，如圖5所示。

圖5 語(yǔ)義元數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

3.2 三維家具模型素材檢索設(shè)計(jì)

針對(duì)檢索步驟進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，首先構(gòu)造知識(shí)庫(kù)的推理規(guī)則，建立本體的語(yǔ)義推理規(guī)則，分析創(chuàng)意設(shè)計(jì)模型的邏輯對(duì)象、邏輯關(guān)系、概念體系等，以便實(shí)現(xiàn)邏輯概念的相互關(guān)聯(lián)，從而完成基于語(yǔ)義的檢索。用戶輸入查詢語(yǔ)句后，由后臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，即對(duì)查詢語(yǔ)句進(jìn)行分詞處理和詞語(yǔ)清洗，通過(guò)SPARQL語(yǔ)句生成最終的檢索式執(zhí)行查詢，并將查詢結(jié)果輸出。

3.2.1 查詢語(yǔ)句預(yù)處理

由于用戶輸入的查詢信息往往夾雜著一些無(wú)用的語(yǔ)句信息，查詢系統(tǒng)在獲取用戶輸入的查詢語(yǔ)句后，一般不會(huì)直接使用用戶輸入的查詢信息執(zhí)行查詢操作，而是先對(duì)其進(jìn)行文本預(yù)處理操作。文本預(yù)處理包括分詞處理、詞語(yǔ)清洗等操作。

分詞處理指對(duì)查詢語(yǔ)句按照詞語(yǔ)進(jìn)行劃分，將查詢語(yǔ)句劃分為由一個(gè)個(gè)詞語(yǔ)構(gòu)成的查詢信息詞組，而詞語(yǔ)清洗則是針對(duì)上述分詞處理后得到的結(jié)果進(jìn)行去噪處理，主要是將劃分后的詞組中的每個(gè)詞語(yǔ)在詞典中對(duì)應(yīng)到每個(gè)詞語(yǔ)的詞性，刪去文本中無(wú)用的虛詞、代詞、語(yǔ)氣詞等，并通過(guò)合并同義詞等方式，對(duì)用戶輸入的查詢語(yǔ)句根據(jù)其語(yǔ)義進(jìn)行概念提取，得到最終查詢語(yǔ)句。

為查詢語(yǔ)句中存在的虛詞、停頓詞等，需要在分析前對(duì)其進(jìn)行刪除操作，然而，針對(duì)一些包含該類虛詞但有具體意義的詞語(yǔ)，如“了解”、“目的”等詞語(yǔ)應(yīng)該另作處理，以防在分析查詢語(yǔ)句時(shí)造成分析誤差。

3.2.2 查詢語(yǔ)句檢索實(shí)現(xiàn)

面向語(yǔ)義的檢索在本體庫(kù)推理的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義服務(wù)對(duì)語(yǔ)義元數(shù)據(jù)的推理功能。通過(guò)本體推理功能，可以推理出具有直接關(guān)系的概念及實(shí)例，完成相關(guān)概念檢索。在檢索推理機(jī)制中，有3類最基礎(chǔ)的語(yǔ)義操作：①基于概念的操作。通過(guò)實(shí)行基于概念的語(yǔ)義操作，可以實(shí)現(xiàn)概念導(dǎo)航;②基于概念關(guān)系的操作。通過(guò)實(shí)行基于概念關(guān)系的語(yǔ)義操作，可以揭示概念之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián);③結(jié)合推理規(guī)則的操作。通過(guò)實(shí)行結(jié)合推理規(guī)則的操作，可以構(gòu)建較為復(fù)雜的語(yǔ)義推理查詢，這是檢索系統(tǒng)的核心功能。

檢索式1：查詢所有實(shí)例的歸屬的類及其類間關(guān)系。

部分檢索結(jié)果如圖6所示。

圖6 檢索式1檢索結(jié)果

檢索結(jié)果如圖7所示。

圖7 檢索式2檢索結(jié)果

圖8 檢索式3檢索結(jié)果

4 結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)基于語(yǔ)義網(wǎng)和本體技術(shù)的三維家具素材模型的邏輯概念進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了語(yǔ)義本體模型，實(shí)現(xiàn)了基于語(yǔ)義的檢索方法，為構(gòu)建大眾參與的個(gè)性化產(chǎn)品協(xié)同創(chuàng)意設(shè)計(jì)平臺(tái)打下了基礎(chǔ)。如何通過(guò)創(chuàng)意設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)構(gòu)建、產(chǎn)品設(shè)計(jì)要素特征提取與分類、知識(shí)迭代與融合及設(shè)計(jì)交互與智能整合，形成知識(shí)與設(shè)計(jì)的協(xié)同演進(jìn)機(jī)制、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品個(gè)性化定制與創(chuàng)意設(shè)計(jì)的高效對(duì)接是今后研究重點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)：

[1] YWH_1231. 淺談?wù)Z義網(wǎng)[EB/OL]. https：//blog.csdn.net/YWH_1231/article/details/44046373？utm_source=itdadao&utm_medium=referral.

[2] 吳剛，唐杰，李涓子，等. 細(xì)粒度語(yǔ)義網(wǎng)檢索[J]. 清華大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2005， 45（S1）：139-146.

[3] 王洪偉，吳家春，蔣馥. Extened ontology model and ontology checking based on description logics[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)：英文版，2004，（1）：195-198.

[4] 楊濤. 基于內(nèi)容的三維模型檢索[D]. 北京：北京工業(yè)大學(xué)，2009.

[5] CoolSummer. 語(yǔ)義Web簡(jiǎn)單綜述[EB/OL]. https：//blog.csdn.net/hohaizx/article/details/8004.

[6] 癡澳超. RDF查詢語(yǔ)言SPARQL[EB/OL]. https：//blog.csdn.net/u011801161/article/details/7.

[7] 王飛，易綿竹，譚新. 基于本體語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)言理解模型[J]. 計(jì)算機(jī)科學(xué)，2018，45（S1）：101-105.

[8] 馬文峰，杜小勇. 數(shù)字資源整合：理論、方法與應(yīng)用[M]. 北京：北京圖書(shū)館出版社，2007.

[9] 劉藝，萬(wàn)蓉，裴新涌，等. 一種基于本體的移動(dòng)學(xué)習(xí)資源語(yǔ)義檢索模型[J]. 軟件導(dǎo)刊，2015，14（9）：25-27.

[10] 夏翠翠，劉夢(mèng)赤，胡婕. 基于信息網(wǎng)模型的Web實(shí)體語(yǔ)義信息搜索平臺(tái)[J]. 計(jì)算機(jī)工程，2017，43（3）：18-23+31.

[11] 夏美翠，時(shí)鴻濤. 基于語(yǔ)義網(wǎng)的高效信息查詢方法[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2015，35（10）：2915-2919.

[12] 戎軍濤. 基于本體的學(xué)科知識(shí)門(mén)戶語(yǔ)義檢索機(jī)制研究[J]. 情報(bào)科學(xué)，2016，34（6）：47-51+62.

[13] 張斌，郭黎，陳健. 語(yǔ)義網(wǎng)的地名檢索服務(wù)初探[J]. 地礦測(cè)繪，2018，34（4）：1-3+31.

[14] 任志遠(yuǎn). 版權(quán)知識(shí)本體構(gòu)建方法研究[J]. 軟件導(dǎo)刊，2017，16（6）：142-144.

[15] 李京杰. 基于語(yǔ)義本體的個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦研究[J]. 軟件導(dǎo)刊：教育技術(shù)，2016，15（9）：77-78.

[16] 涂春梅. 基于語(yǔ)義的文獻(xiàn)檢索系統(tǒng)研究[J]. 軟件導(dǎo)刊，2012，11（3）：3-5.

[17] QASSIMI S，ABDELWAHED E H. The role of collaborative tagging and ontologies in emerging semantic of web resources[J].? Computing， 2019（2）：1-23.

[18] ALHAKBANI N，HASSAN M M，YKHLEF M，et al. An efficient event matching system for semantic smart data in the Internet of Things （IoT） environment[J].? Future Generation Computer Systems，2019，17（9）：1-19.

[19] HEYDARI B，AAJAMI M. Providing a new model for discovering cloud services based on ontology[J].? Engineering， Technology & Applied Science Research，2017，7（6）：2269-2272.

[20] MICHEL F， FARON-ZUCKER C， MONTAGNAT J. Bridging the semantic web and NoSQL worlds： generic SPARQL query translation and application to MongoDB[M]. Berlin： Springer， 2019.

（責(zé)任編輯：江 艷）