基于相似度计算的本体映射优化方法

在基于相似度计算的本体映射中,相似度计算量大的主要原因是待映射概念和待计算属性过多。该文采用过滤策略,利用候选映射策略和信息增益策略减少待映射概念和待计算属性数量。该过滤策略充分利用本体特点和数据挖掘思想,有效滤除没有计算意义的概念和属性,减少了相似度计算量。实验结果证明,滤除的概念和属性对映射效果的影响很小。     

基于相似度计算的本体映射优化方法

在基于相似度计算的本体映射中,相似度计算量大的主要原因是待映射概念和待计算属性过多.该文采用过滤策略,利用候选映射策略和信息增益策略减少待映射概念和待计算属性数量.该过滤策略充分利用本体特点和数据挖掘思想,有效滤除没有计算意义的概念和属性,减少了相似度计算量.实验结果证明,滤除的概念和属性对映射效果的影响很小.     

改进的多策略的概念相似度计算方法

本体映射是解决本体异构的有效手段,而概念相似度计算是本体映射的关键环节。针对目前本体映射中概念相似度计算存在的问题,提出一种改进的多策略的概念相似度计算方法。首先根据两个概念的名称相似度进行初始映射判断,然后基于概念的属性、结构、实例计算概念相似度,并选取适当的权值进行加权综合。最后采用OAEI提供的标准数据测试集benchmark进行实验。实验结果表明,该方法在保证映射效率和通用性的同时,提高了映射结果的查全率和查准率。     

本体映射中一种改进的概念相似度计算方法

本体映射是实现不同本体之间共享和交流的基础性工作。目前本体映射方法研究的重点主要集中在以自动化或半自动化方式实现映射和提高概念相似度计算的精度。本体映射的关键是不同本体概念间相似度的计算,单一的概念相似度计算方法往往不利于提高相似度的精度。针对以上不足提出了一种改进的概念相似度计算方法,并对其进行详细的描述,其中属性语义相似度计算方法改进了现有的基于属性计算语义相似度的方法,综合了数据类型属性和对象类型属性的语义相似度。经实例验证该方法有效且具有较高的精度。     

基于AHP的多策略映射与集成方法

针对目前本体映射中使用多策略计算概念间相似度和对相似度进行集成时存在的问题,对部分关键策略进行相应的改进,提出利用层次分析法对多策略计算出的相似度进行定量的权值分配。实验结果表明,该方法对多策略的改进是有效的,可较好地区分不同策略得出的相似度对映射结果的重要程度,提高本体映射的查准率。     

基于Stacking方法的多策略本体映射*

将概念相似度的计算问题看做分类问题,提出一种基于Stacking方法的多策略本体映射框架;利用Stacking方法组合多种概念相似度算法,进而提出基于Widrow-Hoff理论的元数据分类算法LMSMC。该框架中,第0层分类器使用各种概念相似度算法对源本体进行分类,第1层分类器使用LMSMC算法对元数据进行分类,从而实现组合多种算法的本体映射。实验表明该方法比单独使用相似度算法在查全率、查准率上均有所提高。     

一种改进的本体相似度综合映射方法研究

为了解决本体映射方法中计算量大、方法单一的问题,提出本体相似度综合映射方法。首先分解合适的本体,将规模比较大的本体分解为小本体,以降低映射计算的时间复杂度;然后根据本体映射的启发规则筛选出候选概念集,对候选概念集进行基于世界知识体系的本体概念相似度计算,再进行语义相似度和结构相似度计算,并把这3种不同算法得到的相似度值进行加权综合,给出最终的本体概念相似度值,再根据该值进行本体映射;最后通过设计实验来验证算法的正确性与有效性,结果表明本方法能在提高映射效率的同时保证良好的查询效果。     

本体映射中的概念相似度计算

本体是概念、属性和关系的集合．本体映射是解决本体异构的最好方法。文中针对目前本体映射过程中概念相似度计算存在的问题,提出一种综合的相似度计算方法。先根据本体中两个概念名称的相似性,选出最相关的概念,减少相似度的计算,然后分别基于概念的属性、实例和关系来计算概念相似度,并进行综合得到概念相似度。在计算属性相似度时,先通过计算属性的信息增益来确定各个属性的优先级,最后只选取几个信息增益大的属性进行相似度的计算,从而减小计算量。     

本体映射中的概念相似度计算

本体是概念、属性和关系的集合,本体映射是解决本体异构的最好方法.文中针对目前本体映射过程中概念相似度计算存在的问题,提出一种综合的相似度计算方法.先根据本体中两个概念名称的相似性,选出最相关的概念,减少相似度的计算,然后分别基于概念的属性、实例和关系来计算概念相似度,并进行综合得到概念相似度.在计算属性相似度时,先通过计算属性的信息增益来确定各个属性的优先级,最后只选取几个信息增益大的属性进行相似度的计算,从而减小计算量.     

一种综合的概念相似度计算方法

本体映射可以用来解决本体异构问题，也是本体结盟、本体集成、本体合并、本体翻译等的技术基础。本文针对目前本体映射中概念相似度计算所存在的问题，提出了一种综合的相似度计算方法。首先根据两个概念名称相似性过滤出最相关的概念，减少相似度的计算；然后基于概念实例、基于概念属性、基于概念关系计算概念相似度，并进行综合；最后对其性能进行了简单分析。     

Genetic algorithm for text clustering using ontology and evaluating the validity of various semantic similarity measures

This paper proposes a self-organized genetic algorithm for text clustering based on ontology method. The common problem in the fields of text clustering is that the document is represented as a bag of words, while the conceptual similarity is ignored. We take advantage of thesaurus-based and corpus-based ontology to overcome this problem. However, the traditional corpus-based method is rather difficult to tackle. A transformed latent semantic indexing (LSI) model which can appropriately capture the associated semantic similarity is proposed and demonstrated as corpus-based ontology in this article. To investigate how ontology methods could be used effectively in text clustering, two hybrid strategies using various similarity measures are implemented. Experiments results show that our method of genetic algorithm in conjunction with the ontology strategy, the combination of the transformed LSI-based measure with the thesaurus-based measure, apparently outperforms that with traditional similarity measures. Our clustering algorithm also efficiently enhances the performance in comparison with standard GA and k-means in the same similarity environments.     

一种基于本体相似度的多域策略集成方法

对各成员域的访问控制策略进行语义提取,是避免多域策略集成时可能产生概念和逻辑关系冲突的有效途径。提出一种基于本体相似度的多域互操作策略集成方法SPIOS,通过对成员域访问控制策略本体进行语义级映射,融入基于Bayesian概率的机器学习机制,自适应地归纳出能较好满足各成员域自治性和协同性的多域安全互操作策略模型。     

一种基于模糊概念相似度的模糊本体构建方法

研究了一种基于模糊概念相似度的模糊本体构建方法。对目标数据源进行模糊形式概念分析,构建模糊概念格,利用基于模糊概念相似度的概念聚类算法产生模糊概念聚类,并最终映射得到模糊本体。该方法对模糊概念的内涵及外延的相似度进行了全面的度量,并加入权重因子增强模糊聚类的可调节性。最后通过实例验证了该方法的可行性和有效性。     

本体映射过程中的结构相似度改进算法

概念的结构特性在本体映射中是个重要元素。针对目前结构相似度计算中存在不区分概念关系,没有考虑邻接节点相似度传播的权重的问题,提出一种结构相似度改进算法。它通过区分概念的非层次、层次关系,利用邻接节点贡献率对相似度传播加权,改进了结构相似度的映射性能。实验验证该算法是可行的。     

产品的相似性推理:一种描述逻辑的方法

采用产品本体理论对设计进行本体标注，得到对应产品设计的形式化概念，在此基础上通过本体的推理——基于描述逻辑的知识推理，对产品进行分类．文中分别就设计的相似性和基于实例的设计中实例间的相似性推理提出了明确的算法，并通过实例进行了说明．     

迭代拉普拉斯半监督学习本体算法

本体相似度计算和本体映射是知识表示和信息处理的核心研究内容。利用迭代拉普拉斯半监督学习方法将本体图中每个顶点映射成一个实数,通过比较顶点对应实数间的差值得到本体相似度计算算法和本体映射策略。通过两个实验表明,该方法对特定的应用领域是有效的。     

基于本体相似度的构件查询算法研究

为了解决语义网环境下构件查询的查全查准率问题,本文提出了基于本体相似度构件查询算法。首先介绍了本体的形式化定义和构件的刻面描述方法,用本体语言(OWL)对构件本体进行形式化的描述;然后针对本体的概念相似度理论和构件刻面匹配度公式存在的不足,用构件本体的概念相似度代替公式中的匹配度,对构件刻面匹配度公式进行改进和分析,提出了本体相似度构件查询算法;算法通过计算查询树和构件树各子刻面本体概念的RDF描述相似度和RDF图结构相似度,再由构件本体相似度匹配公式进行相似度的比较,检索出相似度高的构件。实验结果表明,该算法具有理想的查全查准率。     

基于本体的个性化领域信息服务

以数字图书馆领域个性化服务为例,以空间向量模型表示用户兴趣和资源特征,并借助于构建的领域本体和“知网”知识词典对向量进行概念上的扩展,形成用户和资源特征概念空间向量,并通过向量相似度计算寻找最优的资源,从而为用户提供个性化信息服务。实验数据说明了基于概念的相似度计算比基于关键词的相似度计算具有更明显的优越性。     

基于本体结构的概念间语义相似度算法

针对本体模型的结构特点,从模型概念间的宽度、深度、密度等方面分析本体概念相似度的计算,将其合并为结构因素。结合语义重合度、语义距离等影响相似度的因素综合考虑,提出一种基于本体结构的计算概念间语义相似度的算法。通过建立本体模型并进行实验分析,总结出本体结构方面各因素对本题概念语义相似度的影响。