1.1.3 引入语义分析技术

　　基于本体，对用户的查询请求语句或词组做语义分析，进行必要的扩展和形式化处理。

　　利用了语句中的语法结构信息和上下文语境信息，并使用逻辑推理技术，提高了查全率和查准率。

　　1.2 语义web的目标

　　将面向人的网页、文档、知识转化为机器可以识别和处理的数据，从而提高查询效果。

　　1.3 web的主要研究方法

　　1.3.1 基于语言学理论的理想主义方法

　　1.3.2 基于统计模型的经验主义方法。然而实际应用中是上述两种方法相结合。

　　1.4 基于规则的语义分析方法

　　1.4.1 切词 主要对汉语，英语主要是去停用词。

　　1.4.2 词性标注 分析单词之间的语法关系。

　　1.4.3短语划分：最关键任务。

　　1.5 搜索引擎的类型

　　理想型：web网页被完整语义标注，引擎对查询请求语句作深层语义分析，具有智能推理功能。

　　完整型：具有全面语义分析、搜索和推理能力，可以对web网页做自动标注。

　　改进型：基于现有搜索引擎，对其输入输出接口做语义升级。

　　通过黄广君老师对web应用开发的讲解，我对web和web搜索有了一些初步的了解， 了解到web的出现给我们的计算机网络带来了很多的方便，它使Internet上的内容极大丰富，以及使用上的方便快捷、简单易懂、它使信息检索无界限，它具有交互性，web的交互性首先表现在它的超连接上，用户的浏览顺序和所到站点完全由他自己决定。另外通过FORM的形式可以从服务器方获得动态的信息。黄老师的讲解使我认识到计算机技术的发展给我们生活带来的便利，也是我对计算机专业就业前景有了初步的了解，计算机的就业方向也是很多的，关键是自己要有一定的技术很本领。

　　2. 数字图像处理技术及其发展动向

　　数字图像处理技术起源于20世纪20年代，目前已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理学、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域各学科之间学习和研究的对象。

　　数字图像处理技术的意义：图像是人们从客观世界获取信息的重要来源、图像信息处理是人类视觉延续的重要手段、数字图像处理技术对国计民生有重要意义

　　数字图像处理的特点：图像信息量大、数字图像处理技术综合性强、图像信息理论与通信理论密切相关。

　　数字图像处理的主要内容：图像信息的获取、图像信息的存储 、图像信息的传送、 图像信息处理、图像信息的输出和显示。

　　数字图像处理领域的发展动向：提高精度的同时着重处理速度问题、加强软件研究、开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法、加强边缘学科的研究工作，促进图像处理技术的发展、加强理论研究，逐步形成图像处理科学自身的理论体系、时刻注意图像处理领域的标准化问题。图像的信息量大、数据量大，因而图像信息的建库、检索和交流是一个极严重的问题。

　　在今天数字图像处理技术已经得到了广泛的应用，在医学上、航空航天、等方面有着广泛应用。

　　通过黎蔚老师的讲解，我对数字处理技术有了一定的了解，数字处理技术要求有较高的数学基础和程序设计思想，也了解到计算机技术的精深，好多事情计算机都可以实现并很快地去完成。也了解到数字图像处理是一个很好的研究方向和就业方向。

　　3. 数据挖掘

　　数据挖掘的产生：随着信息技术的高速发展，网络和数据库的广泛应用，各个领域的数据规模和范围不断扩大。

　　数据挖掘的核心模块技术历经了数十年的发展，其中包括数理统计、人工智能、机器学习。今天，这些成熟的技术，加上高性能的关系数据库引擎以及广泛的数据集成，让数据挖掘技术在当前的数据仓库环境中进入了实用的阶段。

　　在数据挖掘中最常用的技术有：

　　人工神经网络：仿照生理神经网络结构的非线形预测模型，通过学习进行模式识别。 决策树：代表着决策集的树形结构。

　　遗传算法：基于进化理论，并采用遗传结合、遗传变异、以及自然选择等设计方法的优化技术。

　　近邻算法：将数据集合中每一个记录进行分类的方法。