一种基于本体的概念相似度计算及其应用

概念的语义相似度研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容。本文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,考虑了语义距离和本体库特征,加入概念的信息重合度、概念的深度、概念的密度和不对称因子的辅助影响。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.     

领域本体中概念间语义相关度的概率估计

根据贝叶斯定理提出一种衡量领域本体中概念间语义相关度的概率模型。该模型定义在不同语义关系之上,基于极大似然估计法利用语义距离来对语义关系进行参数估计。并在此基础给出一种计算任意两个概念之间语义相关度的方法。公开数据集上的实验结果表明该方法估计出的概念语义相关度具有相当的有效性,应用在语义查询扩展中可明显提高检索效果。     

一种基于概念相似度的数据分类方法

依据数据属性间的相似信息,提出了一种分类方法.该方法将属性矢量化,属性作为m维空间的基本矢量,数据记录作为属性矢量的和.利用属性间先验的概念相似信息,给出了求取任意属性矢量对的相似距离算法,并将数据间相关度计算转换为属性矢量及其相互投影的公式,从而得到任意两条数据的相关度;利用相关度,提出了一种分类算法.用详实的实验证明了该算法的有效性.     

基于多尺度句子信息的语义距离计算

句子语义距离计算是许多智能系统的一项基础技术。基于多尺度分析思想,提出一个多级语义距离计算方法。首先通过词汇级语义距离算法对句子对进行初步过滤,然后对于语义距离小于一定阂值的例子进行语法分析、语义分析;获得标准语义分析框架之后,再次对框架中的中心概念进行比较,最后对通过二级筛选的句子对使用基于动态权重的语义同构算法进行计算,得到最终的语义距离。最后通过实验验证,该方法总精度达到73.3%,对相关度比较高的情况,到达和基于语义级算法相近的91. 4%。     

相关实体发现中基于Wikipedia的实体排序

针对相关实体发现中基于Wikipedia的实体排序存在的问题:半自动的目标类型获取、粗粒度的目标类型、实体类型相关度二值判断、实体关系相关度计算未考虑停止词作用.设计了一个实体排序框架,从实体相关度、实体类型相关度和实体关系相关度3方面的组合计算来对实体进行排序,通过对比多种组合方法获取了最优的方法.提出了一种新的实体类型相关度计算方法,该方法可以自动获取细粒度的目标实体类型,并通过归纳学习获取其下义Wikipedia类别判别规则集合,通过统计候选实体类别信息中符合目标类型下义类别判别规则的类别数来计算实体类型相关度.提出了一种"去停止词重构关系"方法计算候选实体和源实体的关系相关度.实验表明提出的方法可以有效地提高实体排序效果并且降低计算时间耗费.     

面向教学资源查询的语义相似度和相关度算法

在基于距离的语义相似度计算方法的基础上,综合多种因素对相似度的影响,提出一种新的相似度和相关度计算方法。将其应用到教学资源领域本体,计算本体概念间的相似度和相关度。实验结果显示该算法可以提高传统基于距离的相似度算法的性能。最后比较了利用该算法的语义查询与传统关键字查询的结果。     

融合共现距离和区分度的短文本相似度计算方法

针对短文本内容简短、特征稀疏等特点,提出一种融合共现距离和区分度的短文本相似度计算方法。一方面,该方法在整个短文本语料库中利用两个共现词之间距离计算它们的共现距离相关度。另一方面通过计算共现区分度来提高距离相关度的准确度,然后对每个文本中词项进行相关性加权,最后通过词项的权重和词项之间的共现距离相关度计算两个文本的相似度。实验结果表明,本文提出的方法能够提高短文本相似度计算的准确率。     

一种新的基于概念树的主题网络爬虫方法

提出一种新的基于概念树的主题网络爬行方法。与传统基于关键词描述主题的方法不同,本文提出基于叙词表来构建一种称为概念树的表示方法来描述主题的概念。在此基础上,本文给出锚文本和HTML页面内容与主题相关度的计算方法。在分析URL的相关度时,首先判断其锚文本的相关度是否达到一定的阈值σ,只有当锚文本的相关度达不到σ时才会去下载URL对应的页面进行分析,否则将锚文本的相关度作为URL的相关度。这样的URL相关度计算方法可以大大减少不必要的计算开销,又可以充分地利用锚文本的信息。为了比较准确合理地获得阈值σ的取值,本文采用了最小均方差（LMS）的方法。     

基于中文维基百科的词语语义相关度计算

语义相关度计算在信息检索、词义消歧、自动文摘、拼写校正等自然语言处理中均扮演着重要的角色。该文采用基于维基百科的显性语义分析方法计算汉语词语之间的语义相关度。基于中文维基百科,将词表示为带权重的概念向量,进而将词之间相关度的计算转化为相应的概念向量的比较。进一步,引入页面的先验概率,利用维基百科页面之间的链接信息对概念向量各分量的值进行修正。实验结果表明,使用该方法计算汉语语义相关度,与人工标注标准的斯皮尔曼等级相关系数可以达到0.52,显著改善了相关度计算的结果。     

基于本体概念相似度的语义Web服务匹配算法

通过定义本体中概念之间的语义距离来计算本体概念之间的相似度,提出一种基于该相似度的Web服务的精确匹配算法,新的算法与经典的OWL-S/UDDI匹配算法比较,不仅在等级上保持一致,而且使同一等级或不同等级之间的服务匹配都达到精确的程度。用GEIS系统中Web服务的数据进行两种算法的性能测试,得出相似度匹配算法的平均查准率是OWL-S/UDDI匹配算法的1.8倍,平均查准率是OWL-S/UDDI匹配算法的1.4倍。     

语义相似度计算在语义标注中的应用

提出了一种词汇和本体概念间的语义相似度计算方法。该方法利用编辑距离和维基百科从语法和语义两方面综合考虑词汇和概念间的语义相似度。在领域本体的指导下,将方法应用于语义标注过程,建立词汇与本体概念之间的映射。在标注过程中建立知识库,提高算法性能,实验结果说明该方法是行之有效的。     

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。     

改进的领域本体概念相似度计算方法

在领域本体中,概念间往往存在多条路径,现有的基于语义距离的方法只考虑最短距离的路径,不能完全体现出概念间的相似度。基于此,提出一种基于加权语义距离的概念相似度计算方法。该方法搜索出两概念间的所有路径,以所有路径的加权平均距离代替最短距离来计算相似度,并综合考虑节点深度、公共父节点对相似度的影响。实验表明,该方法计算出的概念相似度能够更准确地体现出概念间的相似程度。     

等值面快速生成方法的改进

针对等值面生成方法从C/S到B/S的移植存在效率低、交互性差的缺点,提出一种基于ArcGIS Server的等值面快速生成方法,通过ArcGIS Server中的ModelBuilder创建模型,建立地理处理服务,以SOAP方式访问调用服务器提供的Web服务生成等值面,在客户端加以渲染。在东莞市三防决策支持子系统中的应用结果表明,该方法在效率、外观、交互性方面都较符合用户需求,可减少网络传输量并提高GIS分析性能。     

基于中心距序降维的聚类算法

为提高金融业务数据集上的聚类质量和聚类效率,提出簇的直径、簇间的相似度这2个概念。利用距离尺度降维的中心距序降维法,将多维数据降至一维,在一维上利用自适应排序聚类算法ASC聚类。该算法和传统的Cobweb算法、K-means算法做对比,实验表明该方法能提高簇间相似度,最大提高200%。     

A workflow net similarity measure based on transition adjacency relations

Many activities in business process management, such as process retrieval, process mining, and process integration, need to determine the similarity or the distance between two processes. Although several approaches have recently been proposed to measure the similarity between business processes, neither the definitions of the similarity notion between processes nor the measure methods have gained wide recognition. In this paper, we define the similarity and the distance based on firing sequences in the context of workflow nets (WF-nets) as the unified reference concepts. However, to many WF-nets, either the number of full firing sequences or the length of a single firing sequence is infinite. Since transition adjacency relations (TARs) can be seen as the genes of the firing sequences which describe transition orders appearing in all possible firing sequences, we propose a practical similarity definition based on the TAR sets of two processes. It is formally shown that the corresponding distance measure between processes is a metric. An algorithm using model reduction techniques for the efficient computation of the measure is also presented. Experimental results involving comparison of different measures on artificial processes and evaluations on clustering real-life processes validate our approach.     

基于编辑距离的Web数据挖掘

Div+CSS流行于Web页面的布局,在这种布局下,网页中很多数据记录以重复结构的形式聚集在一个层级。为了更好地从网页中挖掘数据,提出了一种新的Web数据挖掘算法,把树编辑距离转化为字符串编辑距离的计算,改进字符串编辑距离算法,利用字符串编辑距离评价树的相似度,进而找到网页中的重复模式,提取数据。通过针对不同重复模式特征的网页的实验说明,基于编辑距离的Web数据挖掘算法不仅能提取具有根节点及上面几层相同的网页的数据,对具有底层节点相同的网页也是有效的。     

基于Hausdorff度量的快速图象匹配算法

借助于计算机形态学的膨胀运算,文章提出了一种基于Hausdorff距离的快速图象匹配算法.Hausdorff距离相似性度量简化为膨胀和累加运算两个步骤,与传统的Hausdorff距离计算方法相比,具有简单、快速的特点.仿真结果验证了所提出算法的有效性.     

一种用于Web搜索的高效聚类算法

根据搜索引擎的用户查询日志库信息对用户访问模式聚类算法进行了研究，说明了用雅可比系数及加权相似性度量公式实现用户访问模式聚类的不足，提出了一种改进的Hamming距离公式，运用距离测度法实现用户访问模式聚类，给出了聚类算法。对算法的分析表明，基于偶图和改进Hamming距离公式的算法是准确和高效的。