基于语义相似度的Web服务匹配研究

现有的语义Web服务匹配算法没有考虑到本体概念间的多元关系,导致概念的语义不能被完整地反映出来,从而影响了算法的匹配性能。利用本体概念间的多元关系定义了一种语义距离,并通过该语义距离给出了概念间的语义相似度计算方法,在此基础上提出基于语义相似度的Web服务匹配算法。该算法通过本体概念间的语义相似度来反映Web服务的匹配程度。最后,通过对比实验验证了该算法的可行性和有效性。     

一种基于上下文的语义相似度算法

本体中概念映射的关键是概念相似度计算.本文针对目前概念相似度计算所存在的问题,提出了一种基于上下文的计算本体内概念间语义相似度的算法,从概念的父代和子代两个角度进行计算.该算法充分考虑了概念所处的具体应用环境,利用了本体中概念的语义信息.实验结果表明,基于上下文的语义相似度算法比单纯地计算概念闻语义相似度更有效.     

基于语义相似度的本体概念更新方法研究

为了实现本体概念的自动更新,减少对领域专家的过多依赖,给出一种基于语义相似度的本体概念更新方法 SSOCUM(Semantic Similarity-based Ontology Concept Update Method)。实现一种改进的基于Word Net的相似度算法,该算法在计算路径长度的基础上,综合考虑了概念的节点深度以及信息量对相似度的影响。为了弥补基于Word Net的相似度算法没有考虑概念属性所携带的语义信息的不足,加入属性相似度对其进行调整。通过实验对比,验证了改进算法的计算结果与标准数据集之间的皮尔森系数高于传统算法,计算结果更接近于人的主观判断。采用构建好的煤矿领域通风系统本体对SSOCUM算法进行实验分析。结果表明,SSOCUM算法有助于本体新概念的自动添加,并具有一定的准确性和有效性。     

一种本体概念的语义相似度计算方法

概念语义相似度已广泛应用于 Web 服务发现、本体映射等领域, 但现有的概念语义相似度计算方法对概念间语义相似程度的区分不够细致. 本文从本体结构出发, 首先提出了自底向上的本体概念出现概率计算方法, 并在此基础上改进了基于节点信息量的概念语义相似性度量方法; 然后又设计了基于边计算的本体概念语义相似度计算方法; 最后对上述两种方法线性加权, 提出了一种加权的本体概念语义相似度计算方法. 实验结果表明该方法能进一步正确区分本体中父子概念及兄弟概念间的相似程度.     

基于本体的概念相似度计算及其应用

提出了基于语义相似度和相关度的综合概念相似度计算方法.语义相似度考虑了语义距离和本体库特征,加入概念的信息量、概念的深度、概念的密度和不对称因子的辅助影响;语义相关度从直接相关、间接相关、直接继承和间接继承几个方面考虑.通过实验和两种传统的语义相似度计算方法进行对比,本方法能更好地区分本体树中不同关系的概念对,验证了该方法的有效性.     

基于石油领域本体的概念相似度级联模型

提出了一种利用级联模型来计算本体中概念间相似度的新方法.在模型的第一阶段,采用了基于距离的语义相似度计算方法,计算出概念对在本体中的路径得分;第二阶段,采用IC （Information Content）算法精确计算概念对间相似度得分,并利用概念的公共子代集合对算法进行了扩展;第三阶段我们采用了特征整合策略,将所有的相似性得分构建成特征向量来描述概念对,并且使用权重来平衡第一阶段与第二阶段的相似度结算得分.最后使用BP神经网络确定两个概念的相似性.我们对新提出的语义相似度算法进行了评估,并与现有的方法相比.实验结果表明,该方法有效提高相似度算法的准确性和科学性.     

基于贝叶斯估计的概念语义相似度算法

传统的基于语义距离的概念语义相似度算法不能兼顾客观统计数据,基于信息量的相似度算法又难以获得权威统计样本,针对这些不足,该文提出一种基于贝叶斯估计的概念语义相似度算法。该算法首先假定概念出现概率是符合Beta分布的随机变量,然后基于语义距离的相似度算法计算先验参数,并根据统计样本计算该先验分布下基于最小风险的贝叶斯估计后验参数。随后利用基于信息量的语义相似度算法,便可获得主观经验与客观事实相结合的概念语义相似度。结合WordNet的实验分析表明,该算法与人为主观经验之间具有最大的相关系数。     

高效的异构本体的映射算法研究

基于本体的概念间相似度计算已经在信息检索等诸多领域成为当今信息技术研究的热点问题之一。本文的工作是针对描述同一领域的多个本体间存在的异构问题,设计一种快速高效的映射算法来实现异构本体的融合。本文提出了一种基于异构本体的相似度计算方法,通过字面概念相似度和语义结构(包括节点深度、节点密度、边权重、信息量等)相似度等方面的综合计算,可以准确地得到异构本体间的概念映射关系;同时,通过对映射方法的优化,算法的匹配速度也有很大程度的提高。实验结果表明,该算法可以有效地排除本体异构的影响,得到较好的概念相似性计算效果。     

一种综合加权的本体概念语义相似度计算方法

基于本体的概念语义相似度近年来在信息科学的多个领域获得了广泛的应用,其计算方法也为诸多学者所关注。分析现有基于本体的概念语义相似度计算方法的工作原理和优缺点,提出一种对概念共享路径的重合度和概念最低共同祖先节点的深度进行综合加权的概念语义相似度算法。该算法灵活简便、可扩展性强,能够应用于不同类型的本体。使用基因本体和植物本体的部分数据进行了实验并与两种现有算法进行了比较,实验结果证明了提出的计算方法的正确性和有效性。     

基于概念语义相似度计算模型的信息检索研究

以电子商务领域本体为基础,旨在提出一种改进的基于概念语义相似度计算模型,该模型结合基于距离和基于内容两个方面,能够更为全面精确地量化本体中概念结点之间的语义相似度。据此,进行查询关键词集概念扩展和查询与结果文档的相似度计算,最终形成检索算法。实验对比于Lucene检索算法,通过选取热点概念关键词从准确率、召回率、响应速度3个指标来评估检索算法的性能。实验证明,提出的检索算法与基于Lucene的信息检索方法相比,检索性能有较大提高。