中文摘要：

资源聚合是Web资源共享的关键问题之一，在理论和技术两方面均面临重要挑战。Web作为一个复杂语义环境，其资源的离散性及语义无序性违背人类认知过程的分类有序性，造成用户搜索和浏览过程中认知负担过重且容易迷航。本项目旨在建立一个新型的基于认知原理的网络资源聚合模型，以用户的分类有序的认知过程为指导，研究资源基于语义特征的自动获取、动态汇聚及自主管理。建立逻辑上独立的、语义上分类有序的语义虚拟层和语义视图，屏蔽复杂语义环境中资源的复杂性、异构性及无序性给用户造成的认知负担。建立可信的分布式知识流模型整合离散无序的语义资源。以知识流作为语义资源载体，为用户提供符合其认知过程的资源共享服务。本项目的研究为复杂语义环境下网络资源的有效共享提供理论模型、方法、关键技术及支撑平台。

结论摘要：

资源聚合是Web资源共享的关键问题之一，在理论和技术两方面均面临重要挑战。Web作为一个复杂语义环境，其资源的离散性及语义无序性违背人类认知过程的分类有序性，造成用户搜索和浏览过程中认知负担过重且容易迷航。通过对Web复杂语义环境本质特性的研究，及对已有网络资源聚合工作分析对比和总结存在的问题及其原因后，本项目提出了基于认知原理的复杂语义环境下资源聚合模型。基于层次结构的思想利用对等网络技术在复杂语义环境中建立逻辑上独立的，语义上分类有序的语义虚拟层和语义视图，从而屏蔽复杂语义环境中资源的复杂性、异构性及无序性给用户浏览和搜索造成的认知负担。基于认知原理，设计分布式信任管理及评价机制，建立可信的分布式知识流模型整合离散无序的语义资源。以知识流为语义资源载体，为用户提供分类有序且语义关联的资源共享服务。在此基础上，构建一个完整的网络资源聚合的原型系统验证本模型的可用性和有效性。本项目的基础理论研究成果有4项，包括面向复杂语义环境的资源表示模型、资源聚合模型体系结构设计、海量异构资源管理方法和基于认知原理的分布式可信知识流模型。本项目的应用成果是复杂语义环境下面向学术推荐引擎的交互系统。本项目获得4项关键技术研究成果，即，利用调和级数构建语义虚拟层拓扑结构实现拓扑构建方法、利用扩展后的知识图自动获取及表示资源的语义方法、利用语义哈希在语义虚拟层标识和组织资源方法和利用语义视图构建知识流方法。本项目在计算机科学与认知科学的交叉学科领域，即基于认知原理的网络语义信息聚合及应用领域培养8名硕士生，其中3名毕业，5名在研. 综上，本项目不是对现有大规模、动态、开放的分布式环境下资源聚合模型和方法的跟踪性研究，也不是一种简单的技术叠加和集成，而是在综合分析国内外对资源聚合发展动态的基础上，独立提出的具有一定创新性的工作。本项目的研究为复杂语义环境下网络资源的有效共享提供理论模型、方法、关键技术及支撑平台。