近似自相似性在信息分类中的评估作用

根据构建概念格过程中概念聚类的特性,本文引出了概念格图形的近似自相似性这一特征作为信息分类的评估系数。结论证明,以一个子概念格为基块的概念格图形的近似自相似性越高,那么这个子概念格中的信息在当前信息分类中越重要。以此为依据,可以评估信息分类中某类信息是否满足分类目的。     

唐卡图像关键区域对象概念的语义相似度计算

唐卡图像中关键区域对象的概念所表达内涵具有一定的相似性,进行定量计算和分析,对研究唐卡图像高层语义检索具有重要意义。针对该问题,引入形式概念分析,提出一种唐卡图像关键区域概念语义相似度的计算方法。首先提取唐卡图像中关键区域对象的概念和一系列的语义关键词作为形式背景来构造概念格,通过概念格计算概念间的语义相似度,实验结果表明,本文方法计算结果与人工判断结果相吻合,具有可行性和有效性。     

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.     

基于概念格的文本过滤模型设计

为了解决传统文本过滤以联,提出了一种基于概念格的文本过滤模型.在以传统的向量空问模型对文本进行表示的基础上,将文本与文本特征之间的关系以概念格的形式加以表示.设计了基于领域本体的概念相似度的计算方法,以概念相似度对概念之间的关联进行衡量.利用了概念格中的层次关系,设计了一个基于概念格的匹配过滤算法.实验结果表明,该模型...     

基于概念格的概念相似度计算

为了提高信息检索的查全率和查准率,经常要处理相似的概念,因此计算概念间的相似度是必要的.概念由对象和属性两部分组成,所以基于概念格相似度计算的也分为两部分:一是利用概念格的层次关系计算对象的相似度,另一部分计算属性的相似度.其次,概念间的相似度与概念在概念格中的深度有关,计算时利用深度对结果加以修正.计算模型利用了概念较为完整的信息,计算结果与人工判断基本吻合.     

概念格在查询课程的系统中的应用

概念格是数据分析理论中的一种有力工具。针对查询课程系统这类问题,利用概念间的相似度构造加权的概念格．从而给出一种方法来解决查询过程中关键词的输入顺序问题,并结合实例说明了这种方法的有效性。     

混合概念格在案例相似性度量中的应用

传统的案例相似性度量方法无法很好地判断复杂案例库系统中某些特殊属性(如数值属性、模糊属性)的相似程度,从而限制了案例推理(CBR)系统在判断、评估、决策、推理方面的进一步应用.针对此问题提出混合概念格的方法,对案例库中可能涉及到的数字、符号、模糊属性等进行相似性度量.实验表明,该方法较好地解决了混合案例属性的相似性度量问题,提高了检索结果的查全率和查准率.     

概念格在查询课程的系统中的应用

概念格是数据分析理论中的一种有力工具。针对查询课程系统这类问题,利用概念间的相似度构造加权的概念格,从而给出一种方法来解决查询过程中关键词的输入顺序问题,并结合实例说明了这种方法的有效性。     

基于固定β值的概念格上变精度粗糙集近似

粗糙集理论和概念格理论均为研究知识发现与不确定性决策问题的重要方法,二者之间紧密相关。在提出概念格上的变精度粗糙集的β-上、下近似定义的基础上,一方面,对于任意给定的变精度β,讨论了概念格上变精度粗糙集β-上、下近似的性质;另一方面,针对不可定义对象集,分别提出了概念格上的变精度粗糙集β-上、下近似算法;最后,实例验证了新给出的算法可以满足用户对不同近似精度的要求,使近似结果有弹性的变化,较Yao和Monhanty给出的算法有一定的优势。     

面向对象概念格的压缩

概念格理论是知识处理与分析的一种有力工具,在知识发现和数据挖掘等众多领域有着重要的应用。引入了概念相似度新的计算方法,由对象和属性共同确定概念之间的相似程度,进而产生概念邻域,并根据概念间相似程度来控制概念邻域的大小,删除不必要的节点,从而控制面向对象概念格中节点的个数,实现面向对象概念格的压缩和知识库简化。示例表明,当参数的值较小时,压缩效果明显。