基于 MIML 的 OGC 网络服务语义检索方法研究

来源：计算机技术与发展杂志2021年第06期北京时间：

作者：孙君祯;苗立志;'*;徐兴永

单位：1. 南京邮电大学 地理与生物信息学院,江苏 南京 210023;2. 南京邮电大学 江苏省智慧健康大数据分析与位置服务工程实验室,江苏 南京 210023;3. 南京邮电大学 通信与信息工程学院,江苏 南京 210003

摘要：由于地理信息服务存在能力描述内容敏感度不够、语义信息缺乏等问题,地理信息服务的语义检索一直是空间数据搜索方面的研究热点。该文以 OGC( open geospatial consortium) 地理信息服务为研究对象,通过解析其能力文件中的相关标签的属性值, 采用 TF-IDF 算法提取能够描述 OGC 网络服务(OGC web service, OWS) 特征的标记词汇; 并基于MIMLBoost 算法实现对 OWS 的语义标记,设计了面向 OGC 地理信息服务的语义检索模型。 结合 MIMLBoost 算法、TF-IDF算法和地质本体库, 设计并开发了面向 OGC 地理信息服务的语义检索系统, 实现了 OWS 数据的语义检索。 通过对OneGeology 和美国地质勘探局( USGS)中 300 条可访问的地理信息服务数据进行检索实验,结果表明:基于 MIMLBoost 和TF-IDF 的 OGC 地理信息服务检索方法的查全率与查准率达到了 92% 、93. 48% ,与基于 GeoNetwork 的查询相比分别提高22% 和 16. 34% ,为面向 OWS 的语义检索方法的研究提供了一种解决方法。

关键词：多示例多标记;OWS;语义检索;TF-IDF 算法;地理本体