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本体映射中的概念相似度计算 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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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。 相似文献
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一种综合的概念相似度计算方法 总被引:17,自引:0,他引:17
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。 相似文献
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随着本体的增多,本体异构是本体间互操作的主要障碍,阻碍了本体信息共享,解决本体异构最好的方法是本体映射。本体映射的关键是概念相似度的计算,但现今的计算模型考虑的影响因素比较单一。结合距离语义相似度和属性语义相似度,提出了一种综合语义相似度计算方法。实验证明,该方法可以提高计算结果的精确度。 相似文献
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一种基于语义的本体概念相似度的计算方法 总被引:2,自引:0,他引:2
本体映射是实现异构本体互操作的有效方法,其关键技术在于概念相似度的计算.本文提出了一种概念相似度的计算方法,主要从概念名称、概念属性、概念关系来计算概念相似度,通过引入候选概念集和信息增益,提高了相似度的准确率,简化了相似度的计算过程. 相似文献
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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。 相似文献
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本体映射中相似度计算的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
本体映射是一种常用的解决本体异构的方法,在本体映射过程中,概念相似度计算是重要的环节。针对目前概念相似度计算方法存在的不足,采用一种综合的方法进一步改善计算的过程,从本体概念的语义相似度、属性、实例、结构等方面计算概念的相似度。通过引入概念相关度以及属性论方法,寻找更加有效的概念相似度计算方法。最后的实验证明,此方法能适应不同规模的本体,并能提高概念对相似度的准确性。 相似文献
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本体映射是实现异构本体间互操作的有效方法,其核心环节是概念相似度的计算。针对传统概念相似度计算方法中存在的不足之处,提出了一种综合的概念相似度计算方法——DISS模型。该算法从概念定义、概念实例、概念结构三个方面计算相似度。实验证明,该算法改善了传统计算方法中存在的片面性和不完善性问题,提高了本体映射的查全率和查准率。 相似文献
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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。 相似文献
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语义异构问题已成为目前异构数据集成领域的研究热点,本体由于其自身的优势而被用于解决语义异构。该文讨论了基于相似度的本体映射方法.着重介绍了基于语法距离、基于WordNet语义字典以及基于结构的相似度计算,最后提出了本体映射生成算法,旨在解决语义异构中本体映射问题。 相似文献
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概念与文档的语义相似度计算 总被引:1,自引:0,他引:1
将本体作为背景知识引入到概念之间相似度和文档之间相似度的计算中。通过图模型表示本体中概念以及概念之间的语义关系,用来将一个概念和一个文档扩展为一个语义模糊集,并计算模糊集合之间的相似度。文档相似度的计算是在概念相似度计算的基础之上。在概念相似度的计算过程中引入了语义相似度矩阵以及基于共信息理论的模糊相似度方法。 相似文献