[发明专利]一种模糊语义搜索方法、系统及设备

权利要求书

1、一种模糊语义搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：

对用户输入的代表模糊概念的关键词以及代表语气算子的关键词，利用所述模糊本体知识库进行推理计算，并将推理计算产生的关键词组合作为扩展后的查询条件；

根据所述扩展后的查询条件，在所述资源索引库中检索出符合条件的查询结果。

2、权利要求1所述模糊语义搜索方法，其特征在于，所述建立模糊本体知识库具体包括：

向经典本体中的概念添加模糊词，使所述概念转换成模糊概念，并设置原子模糊词的隶属区间；

增加所述模糊概念的实例，并根据所述模糊概念的隶属区间计算实例属性值，得出或设置实例对所述模糊概念的隶属区间。

3、权利要求1所述模糊语义搜索方法，其特征在于，所述对用户输入的代表模糊概念的关键词以及代表语气算子的关键词，利用所述模糊本体知识库进行推理计算，并将推理计算产生的关键词组合作为扩展后的查询条件具体步骤为：

从模糊本体知识库中提取模糊概念，并根据设置的模糊阈值检索属于所述模糊概念的实例集合A；

找到除去所述模糊概念的关键词对应的概念以及与所述概念相关的父概念、相等概念及子概念对应的实例集合B；

取集合C＝A∩B；

根据预设的隶属度阈值对本体知识库中的实例进行比较，将隶属区间小于阈值的实例从实例集合C中剔除；

按照区间由大至小顺序返回实例集合C。

4、权利要求3所述模糊语义搜索方法，其特征在于，所述根据预设的隶属度阈值对本体知识库中的实例进行比较具体包括：

对于隶属区间[a，b]与阈值为t的实例，如果a＞t则称区间大于阈值；如果b＜t，则称区间小于阈值。

5、权利要求3所述模糊语义搜索方法，其特征在于，所述按照区间由大至小顺序返回实例集合C具体包括：

对于区间C₁＝[a，b]，C₂＝[c，d]，有h1=(a+b)2,]]>h2=(c+d)2,]]>如果h₁＜h₂则称区间C₁＜C₂；反之如果h₁＞h₂称C₁＞C₂；如果h₁＝h₂则如果(a+b)＜(c+d)则称C₁＜C₂；反之如果(a+b)＞(c+d)则称C₁＞C₂；如果(a+b)＝(c+d)则称C₁＝C₂。

6、权利要求1所述模糊语义搜索方法，其特征在于，所述关键词由图形化方式替代，利用所述图形化方式定制语义查询，用户设置复杂的约束条件查询，实现用户可定制查询语句。

7、一种模糊语义搜索系统，包括语义搜索节点、至少一个资源网站及内部网络，其特征在于，所述语义搜索节点具体包括：

本体知识库节点，用于存储模糊领域本体，所述领域本体用本体描述语言OWL文件实现；

爬行器节点，用于负责集中式爬行内部网资源，获取资源内容并建立索引，维护通用资源定位符URL信息及设置爬行范围；

搜索节点，用于用户自行选择查询方式；

推理节点，用于推理实现语义搜索推理服务，并返回推理结果提交给传统搜索引擎或者直接返回给用户。