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《计算机辅助设计与图形学学报》2017,(4)
<正>针对城市地下综合管线和专业管线空间数据匹配中语义表达不足、语义相似性计算方法简单及匹配质量不高等问题,提出一种顾及管线空间特征的概念语义相似性方法.首先列举管线概念属性项以表达概念语义,分析管线实体拓扑特征确定实体空间关联情况,融合其他特征建立管线本体;然后从管线信息概念内涵出发,提出基于概念语义的管线空间数据匹配模型,其中利用概念属性、空间特征及本体层次结构匹配指标,结合权重信息计算管线实体相似度大小确定匹配实体.实验结果表明,该方法能更合理地计算管线实体间的相似度,明显提升管线空间数据匹配的质量. 相似文献
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张野 《计算机技术与发展》2012,(9):103-106
本体可以提供强大的知识表示方法,是信息检索领域中的重要内容。传统的本体概念相似度计算方法大多采用特定于描述语言的通用推理服务来进行匹配,这些方法忽略了概念的语义信息。通过设计一个基于OWL本体的语义检索模型,介绍了如何通过概念的属性以及层次关系来表达概念的语义,计算概念间的柔性相似度。实验结果表明,该方法能充分利用OWL属性特征与层次关系来计算相关概念之间的柔性相似度,可以根据需要动态地调节匹配范围,并给出其在文本分类中的应用。 相似文献
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为了实现制造资源本体之间的语义互操作,对本体中的概念进行语义相似性计算为进行此操作的关键技术之一。本文提出了一种计算概念语义相似度的新方法,将概念语义相似度分为两部分:主体相似度和附加相似度。主体相似度综合考虑了概念自身的相似度,该概念的父概念和子概念间的相似度,以及概念间的二元关系,同时,加入了概念属性相似度,属性携带了概念的大部分语义信息,计算属性相似度可以有效提高概念语义相似度的准确性。附加相似性是指通过本体中概念的层次结构对主体相似度进行语义补充,利用概念的深度对得到的概念语义相似度进行语义调整,有效的弥补了仅仅利用主体相似度计算概念语义相似度的不足。最后,通过实例证明了该方法的有效性。 相似文献
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提出综合考虑空间对象的面积、属性及其相互间的拓扑、方位关系等多要素的空间场景相似性匹配模型。首先利用"逐步转变模型"和属性关系图实现场景语义建模,而后构建场景匹配模型,利用所提出的相似度指标评价场景间的相似性。该模型能够较为客观地刻画空间场景特别是地理场景的语义内涵,并且具有很好的场景匹配效果,在空间数据的智能查询检索上具有较好的应用前景。 相似文献
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结合项目分类和云模型的协同过滤推荐算法 总被引:2,自引:2,他引:0
为了解决用户评分数据稀疏性问题和传统相似性计算方法因严格匹配对象属性而产生的弊端,结合项目分类和云模型提出了一种改进的协同过滤推荐算法。首先,按项目分类得到类别矩阵;然后利用云模型计算类内项目间的相似度并获取具有最高相似度的邻居项目的评分,为类内未评分项目进行预测填充;再利用云模型计算类内用户间的相似度得到用户邻居,最后给出最终的预测评分并产生推荐。实验结果表明,该算法不仅有效地解决了数据稀疏性及传统相似性方法存在的弊端,还提高了用户兴趣及最近邻寻找的准确性;同时,该算法只需计算新增用户或项目所在的类别即可,大大增强了系统的可扩展性。 相似文献
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数据集成的难点是如何解决数据之间的语义异构问题,本文利用本体在语义集成上的优点,提出了一种基于本体语义映射的数据集成框架。根据本体概念的定义及其结构,给出了一种本体语义映射算法,该算法通过属性集合间的比较确定概念语义关系,在计算概念相似度时,考虑了概念名称、概念属性集合和相关概念的语义信息。最后通过概念的属性集映射算法和概念映射算法实现了本体语义映射,从而重点解决了数据集成中的语义映射问题。 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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本体相似度研究 总被引:1,自引:0,他引:1
王婷 《数字社区&智能家居》2007,1(6):1609-1611
不同本体之间的交互成为语义Web的首要任务,其中本体相似度计算是本体映射的关健环节。在以往的研究中,本体相似度计算通常专注于模式及其结构的匹配。目前研究朝着进一步考虑本体内部语义信息方向努力。本文描述了语义相似度栈的各个层次,依据各个层次的语义特征对目前本体相似度方法进行分类,并对每种方法进行了详细描述。最后对现有一些主要的本体间相似度计算方法进行归纳总结。这项研究工作将为人们提出新的相似度方法或者组合的计算方法作一个参考。 相似文献
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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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针对现有度量方法中考虑因素不够全面和因子权重计算依据经验确定的不足,提出粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)的地理本体概念语义相似度度量模型。该模型利用本体属性、本体结构和语义关系的相似度,结合权重信息计算概念的综合相似度;同时,利用粒子群算法优化的BP神经网络获取因子权重,避免现有方法中因子权重确定的人为主观干扰。最后,从基础地理信息概念中提取出200组样本,用其中190组作为训练集,对神经网络模型进行训练,以获取权重;剩余10组作为测试集。将该模型和几种常用算法进行对比,通过分析测试集的各算法求解结果和专家判定结果之间的相关系数,结果表明该模型计算地理本体概念的相似度更为准确,符合人类认知特性,效果更好。 相似文献
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为了提高构件测试信息的检索效率,针对现有本体语义相似度计算方法作用于构件测试本体时容易出现漏检的问题,提出一种结合本体概念和属性的综合语义相似度计算方法。该方法首先结合概念的结构、层次、子代节点个数和祖先节点个数等因素计算概念相似度;然后,结合属性的概念相似度和数据类型相似度计算属性相似度;最后,综合概念相似度和属性相似度计算本体的语义相似度。实验表明该方法可以有效应用于构件测试领域及其他领域的信息检索。 相似文献
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基于动态权值的关联数据语义相似度算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
语义相似度计算对关联数据的信息检索有重要作用,直接影响数据的语义挖掘效果。实例的属性信息是关联数据语义相似度计算的一个重要因素。针对传统的关联数据语义相似度算法未考虑属性的重要性和取值类型导致计算精度较低的问题,提出基于动态权值的关联数据语义相似度计算方法,即根据待匹配的数据集中属性不同取值的数量、属性值的分布以及属性的有效性3个因素动态计算属性的权值,然后依据属性取值类型选用匹配相似度算法,最后结合属性的动态权值对概念进行实例的相似度计算。实验表明,基于动态权值的相似度计算方法与传统方法相比,实例相似度的计算精度得到了一定的提高。 相似文献
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查询接口模式匹配是Deep Web信息集成中的关键部分,双重相关性挖掘方法(DCM)能有效利用关联挖掘方法解决复杂接口模式匹配问题。针对DCM方法在匹配效率、匹配准确性方面的不足,提出了一种基于匹配度和语义相似度的新模式匹配方法。该方法首先使用矩阵存储属性间的关联关系,然后采用匹配度计算属性间的相关度,最后利用语义相似度计算候选匹配的相似性。通过在美国伊利诺斯大学的BAMM数据集上进行实验,所提方法与DCM及其改进方法比较有更高的匹配效率和准确性,表明该方法能更好地处理接口之间模式匹配问题。 相似文献