本文選題：蘋果病蟲害 + 領(lǐng)域本體��； 參考：《西北農(nóng)林科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)信息的急劇膨脹給果農(nóng)提供豐富病蟲害信息資源的同時(shí),又在有效使用方面面臨新的挑戰(zhàn)。針對(duì)現(xiàn)有搜索引擎查準(zhǔn)率低、基于關(guān)鍵字的信息檢索技術(shù)不能滿足用戶在語義上的需求,本文在領(lǐng)域本體的基礎(chǔ)上展開對(duì)蘋果病蟲害垂直搜索引擎的相關(guān)研究。本文主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)論如下:(1)蘋果病蟲害本體的構(gòu)建。針對(duì)手工本體構(gòu)建效率低,對(duì)領(lǐng)域?qū)＜乙蕾囆蕴珡?qiáng)等問題,采用基于文獻(xiàn)的領(lǐng)域本體構(gòu)建方法構(gòu)建蘋果病蟲害本體。首先,本文對(duì)領(lǐng)域語料進(jìn)行中文分詞和數(shù)據(jù)清洗,通過相關(guān)性判斷得到領(lǐng)域概念。然后,利用關(guān)聯(lián)分析和聚類技術(shù)得到領(lǐng)域概念間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。最后,利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫對(duì)領(lǐng)域本體進(jìn)行存儲(chǔ)。該方法減少了對(duì)領(lǐng)域?qū)＜业囊蕾囆?提高了領(lǐng)域本體構(gòu)建的自動(dòng)性。(2)蘋果病蟲害垂直搜索引擎的構(gòu)建。針對(duì)蘋果病蟲害信息檢索準(zhǔn)確率低的問題,將領(lǐng)域本體引入垂直搜索引擎的構(gòu)建中。首先,進(jìn)行信息的采集和過濾。選取高質(zhì)量的URL作為初始種子,用爬蟲爬取相關(guān)頁面并對(duì)頁面進(jìn)行分析,抽取出頁面中的鏈接,并利用正則表達(dá)式對(duì)鏈接進(jìn)行過濾,將過濾后的URL放入U(xiǎn)RL庫;抽取網(wǎng)頁正文進(jìn)行主題相關(guān)性判斷,將相關(guān)性高的網(wǎng)頁存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中,按倒排索引策略動(dòng)態(tài)建立索引。然后,實(shí)現(xiàn)信息的擴(kuò)展查詢和相關(guān)詞的可視化推薦。最后對(duì)優(yōu)化的主題爬蟲、信息抽取性能和蘋果病蟲害垂直搜索引擎進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)表明,優(yōu)化的爬蟲速度提高了12.7倍�；诎b器的信息抽取的查準(zhǔn)率保持在94.6%以上,F-指標(biāo)性能在87.5%以上。本文研究的搜索引擎返回結(jié)果數(shù)目適當(dāng),相關(guān)度比較好,比普通搜索引擎高22%,比“農(nóng)搜網(wǎng)”高5.2%。(3)原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。為了方便對(duì)信息檢索平臺(tái)的使用和管理,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于本體的蘋果病蟲害垂直搜索引擎原型系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了領(lǐng)域本體的構(gòu)建、網(wǎng)頁的動(dòng)態(tài)抓取、動(dòng)態(tài)建立索引、擴(kuò)展查詢和相關(guān)詞可視化推薦等功能。
[Abstract]:With the rapid development of the Internet, the rapid expansion of network information to fruit farmers to provide rich information resources, but also in the effective use of new challenges. In view of the low precision of the existing search engines and the fact that the keyword-based information retrieval technology can not meet the semantic needs of users, this paper studies the vertical search engine of apple diseases and insect pests on the basis of domain ontology. The main contents and conclusions of this paper are as follows: 1) the construction of apple pest and disease ontology. Aiming at the problems of low efficiency of manual ontology construction and too strong dependence on domain experts, a method of constructing apple pest and disease ontology based on literature was adopted. Firstly, the Chinese word segmentation and data cleaning of the domain corpus are carried out, and the domain concept is obtained by correlation judgment. Then, the correlation relationship between domain concepts is obtained by using association analysis and clustering techniques. Finally, domain ontology is stored by relational database. This method reduces the dependence on domain experts and improves the automatic construction of domain ontology. Aiming at the problem of low accuracy of apple pest information retrieval, domain ontology is introduced into vertical search engine. Firstly, the information is collected and filtered. The high quality URL is chosen as the initial seed, the crawler is used to crawl the relevant page and analyze the page, the link in the page is extracted, and the link is filtered by the regular expression, and the filtered URL is put into the URL library. The text of the web page is extracted to judge the relevance of the topic, and the pages with high correlation are stored in the computer, and the index is built dynamically according to the inverted index strategy. Then, the extended query of information and the visual recommendation of related words are implemented. Finally, the optimized subject crawler, information extraction performance and vertical search engine of apple pests and diseases were tested. The experimental results show that the optimized crawler speed is increased by 12.7 times. The precision rate of information extraction based on wrapper is above 94.6% and the performance of F- index is over 87.5%. The number of returned results of search engines studied in this paper is appropriate and the correlation degree is good. The design and implementation of the prototype system is 22% higher than that of ordinary search engines and 5.2% higher than that of "Nong Sou net". In order to facilitate the use and management of information retrieval platform, a prototype system of vertical search engine for apple diseases and insect pests based on ontology is designed and implemented. Extended query and related words visual recommendation and other functions.
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：1999108