引言

在教育领域，数字化步伐迅速加快，数字教育资源呈现井喷式增长。如今，越来越多的用户通过互联网进行学习和研究，这种教育方式也呈现出无限性和复杂性的特点。传统的信息检索是基于关键词的匹配方法，在覆盖率和检索精度上存在一定的缺陷，检索结果的准确性相对较低，不能很好地满足用户的个性化信息需求。如何让用户快速高效地检索到满足需求的信息，已成为网络学习领域亟待解决的问题。具体研究内容如下。

1 本领域本体建设研究

深入学习本体论和语义检索，结合网络教育资源建设元数据规范，构建领域本体，为语义检索奠定坚实基础。

1.1 对本体的基本概述

1.1.1 本体概念

本体的概念是将现实客观存在的事物分解成基本部分，然后研究其抽象的本质特征。随着信息技术的高科技化，本体已广泛应用于计算机工程领域，实现知识共享与交互。

1.1.2 分类

根据功能领域，根据从低到高的程度，将本体分为以下四类：

1）顶级本体

2）领域本体

3）任务本体

4）应用本体

本文主要研究描述特定领域概念与概念问的关系的领域本体。

1.2 如何构建领域本体

由于不同学科和领域的具体项目不同，构建本体的方法也不同。本体的结构方法有很多种，其中骨架法、七步法、IDEF-5方法，TOVE企业建模方法。此外，在实际工程建设本体时，通常在建设规则的指导下，根据具体情况的需要，寻求探索符合自身要求的具体方法。

1.3 构建教育资源本体的过程

无论本体采用什么方法，都基本符合Gurber提出的五条本体结构规则：

1)明确性和客观性:在自然语言的描述下，给出术语更清晰、更客观的语义概念。

2)完整性：本体中的概念是能够表达特定术语集合的完整含义。

3)一致性：知识推理的结果与术语的基本语义一致。

4)最大单向可扩展性：在向本体添加通用术语和特殊术语的过程中，不易修改原术语及其含义，以确保原文件的敏感性。

5)最小限制：应尽量减少对建模对象的限制。

同时，在网络教育资源本体的结构中，结合软件工程思想和问题的实际情况，设计了本体结构的实际步骤。实际结构步骤分为：设计准备阶段、本体结构阶段、测试阶段、维护进化阶段。

2 研究语义相似度计算方法

2.1 语义相似性的概念

语义相似度是指两个概念在意义上的一致性，可以在本体树中用两个概念之间的语义距离来衡量。在本文的知识点本体中，知识点之间的相似性主要体现在包含关系上。由于所有的知识点都位于本体概念树的底部，我们主要考虑以下因素：语义距离、关系类型、节点密度和语义重叠。

2.2 语义相似度算法

语义相似度算法语义检索的核心是语义匹配的基础。它主要利用本体理论对检索词进行语义处理，形成查询向量，通过计算查询向量与资源向量的相似性来实现语义检索的匹配。设计一种语义相似度的计算方法，并在构建本体阶段使用算法，计算候选词条之间的语义相似度，从而确定本体中的概念，辅助本体的构建过程。