Sammanfattning - Majoriteten av Semantic Web sökmotorer hämta information genom att fokusera på användningen av begrepp och relationer som begränsas till den fråga som tillhandahålls av användaren. Genom att försöka gissa den implicita innebörden mellan dessa begrepp och relationer, sannolikheter beräknas för att ge sidorna en poäng för rankning. I den här studien föreslår jag en relationsbaserad sidrankningsalgoritm som ska användas som en semantisk sökmotor på webben. Relevansen mäts som sannolikheten för att hitta de anslutningar som användaren gjorde vid tidpunkten för förfrågan, samt den information som finns i baskunskapen om den semantiska webbmiljön. Genom att använda "virtuella länkar" mellan begreppen på en sida, som erhålls från kunskapsbasen, kan vi koppla samman begrepp och komponenter på en sida och öka sannolikhetspoängen för en bättre rankning. Genom att skapa dessa anslutningar, denna studie ser också för att eliminera möjligheten att få resultat lika med noll, och för att ge en slips-breaker lösning när två eller flera sidor får samma poäng.
I detta arbete mäts relevansen som sannolikheten för att hitta anslutningar som kompletterats av användaren vid den tidpunkt då frågan genomfördes och informationen som ingår i baskunskaperna i den semantiska webbmiljön REF.
A semantic association page rank algorithm for web search engines
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}