基于领域本体的网页主题相关度计算

为提高网页内容与特定主题之间相关度计算的准确度,提出一种基于领域本体的网页主题相关度计算模型OBWTCCM(ontology based webpage-topic correlation calculation model)。使用领域本体刻画主题,通过计算本体概念间的语义关系提取主题概念并构造主题语义矩阵,将特征词的统计信息与该矩阵相结合计算网页与主题之间的相关度。该模型改进了向量空间模型在相关度计算时对特征词语义层次分析的不足。实际项目应用结果表明,使用该方法计算得到的网页主题相关度与领域专家的判断总体相符,具有较理想的准确度。     

基于本体的智能检索及其在泌尿外科中的应用

以本体论作为指导理论,通过研究泌尿外科辅助诊断系统模型,在泌尿外科领域本体的基础上研究语义相似度、语义相关度的计算方法,并提出新的相关度计算方法。该方法可以定量地分析领域本体中的概念间相关度。并通过建立泌尿外科本体,实现基于泌尿外科本体的语义推理。     

基于本体的农业数据语义关联发现技术

提出了基于本体的语义关联发现模型,通过解析构建的农业领域本体,从本体语义路径的深度广度方面计算概念间相关度,并将计算的结果扩充语义知识库。在农业领域模型中关联发现算法的应用与传统的方法相比。结果更符合领域相关性。依据关联发现模型设计了一个茶叶语义检索系统,实验验证了该提出的模型的实用性和可行性。     

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。     

基于语义模型的信息检索机制研究

提出了一种基于本体语义模型的信息检索方法。该方法充分利用领域本体提供的概念之间的语义相关性，从语义模型扩展、概念相似度、相关度计算，并以用户反馈等角度探讨了基于语义模型的自动推理方法在信息检索中的应用，文章介绍了系统实现框架。该系统将应用在学习资源的智能检索中。     

面向领域本体非分类关系的语义相关度计算方法

针对民航突发事件领域本体非分类关系的语义查询扩展问题,提出一种面向领域本体非分类关系的语义相关度计算方法。该方法在数据属性方面,提出基于属性类型和属性值的语义相关度计算方法;在对象属性方面,针对查询词与本体概念或实例存在多种对象属性问题,提出基于对象属性的语义相关度计算方法,并结合领域本体在民航突发事件案例的语义查询过程给出了该方法的实现效果分析。该方法不仅有效地提高了语义查询的准确率和查全率,也为民航突发事件的应急决策提供了更好的方法支持。     

基于本体的林业领域文档特征权重模型

传统文档特征权重模型仅考虑关键词本身,文档内其他相关词汇并没有参与计算,信息检索时无法返回全面和准确的结果。为解决该问题提出了一种基于本体的林业领域文档特征权重模型。该模型计算TF-IDF特征权重;结合林业领域本体,分别获取关键词和林业领域内其他词汇的语义距离、语义重合度和概念的层次差,并计算语义相关度;结合TF-IDF和语义相似度的结果计算特征权重。实验证明该模型可以提高文本检索的查准率和查全率,使检索结果更加满足用户的需求。     

基于本体语义树的主题空间向量模型

在传统检索模型的基础上,结合本体的概念,提出一种基于本体语义树的主题空间向量模型,该模型能够用语义概念树描述一个主题,与传统基于关键词描述主题的方法不同,它能够描述概念之间的简单语义关系.在此基础上,给出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,不仅分析链接锚文本与主题相关度,还结合了改进的Pag...     

基于领域本体的概念语义相似度计算研究

通过对领域本体参照下传统概念的3种语义相似度的计算模型研究,针对这3种计算模型的优缺点和领域本体所特有的性质,提出了一种改进的基于领域本体的概念语义相似度计算模型.实验结果表明,该计算模型通过定量的分析利用本体构词所描述的概念、特性之间的相似度,可以指导基于领域知识本体的语义查询中概念集扩充和查询结果排序,为概念之间的语义关系提供一种有效的量化.     

基于地理空间本体的语义检索相关度研究

以地理信息领域为应用背景,面向地理空间语义检索,基于地球信息科学中的空间拓扑理论,以空间本体为语义检索的概念空间,提出了一种语义相关度的算法。其特点是考虑了传统字面匹配相关度与语义关系相关度两部分的融合,同时引入了本体关系权值的机制控制在不同语义检索应用中本体的关联程度,并体现了其与语义距离的反比关系。通过所作的相关实验,验证了该语义相关度算法在地理空间语义检索应用中可以达到良好的效果,并且也为其他领域应用提供了较好的参考和借鉴价值。     

改进的本体概念相似度计算模型

本体映射能很好地解决语义网中的本体异构性问题,其核心在于计算本体概念的相似度。针对现有的概念相似度计算的精度和查准率不高,提出一种改进的概念相似度计算模型。首先利用本体特征之间的偏序关系建立形式背景和概念格,然后在结构层次求出概念间的交不可约元集,并通过对集合里各元素的语义关系进行量化计算出概念间的相似度。实例和分析结果表明,改进的概念相似度计算模型在F-Score上有明显提高。     

基于粗概念格模型的电子商务领域本体的构建研究

以构建电子商务系统中的本体为出发点,分析现有的本体构建技术中存在的缺陷。针对这些不足,综合考虑变精度粗糙集模型和形式概念分析的相关理论,提出基于粗概念格模型来构建本体。将变精度粗糙集的β选取算法和可辨识矩阵属性约简算法进行了改进,使β 上、下分布的约简方法适用于形式背景的约简,从而提出基于变精度粗糙集的概念格约减算法;然后计算语义概念相似度,并以联合国标准产品与服务分类代码的本体元模型为核心本体,结合领域专家知识,建立电子商务领域本体模型。实验表明了粗概念格构建本体的高效性。     

基于PSO-BP算法的地理本体概念语义相似度度量

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。     

面向语义信息查询的模糊本体模型

针对领域知识建模时的模糊性、不确定性与信息查询时的局限性,提出一种基于模糊控制规则的模糊本体模型。利用基于模糊聚类的本体机器学习方法构建模糊控制规则库,通过计算模糊相似矩阵得到模糊概念的语义关联,对词汇相关概念进行语义分析与扩展获取模糊概念间的本质语义关系,实现基于模糊概念属性值的信息查询与语义共用。实验结果表明,该模型在语义查询上有更完善的推理机制,能有效获取语义信息。     

一种基于概念格胶合的模糊本体合并方法

为了解决本体异构问题,实现本体资源的共享和重用,需要进行本体集成。本体合并是集成的一种方式。本体对概念外延和内涵揭示得不够,对概念的表达深度不够。形式概念分析可以很好地表示和处理概念以及概念之间的关系,但是在语言表达和推理等方面还很不足,因此需要将它们结合起来表达和处理知识,提高语义表达能力。提出了一种基于模糊概念格胶合的模糊本体合并方法,为模糊本体集成提供了一种新的方法。     

基于WordNet的Web服务发现模型

针对目前语义Web服务发现机制只能基于一个本体发布,查找的缺点,结合WordNet本体库与OWL-S语义描述语言设计一个语义明确的Web服务发现模型。该模型中采用OWL-S对Web服务进行语义描述,对领域相关本体中的概念进行预处理,以WordNet提供的术语语义为基础,建立一个全局领域相关本体。这种全局领域本体建立方法避免了因对概念理解不统一而产生的不一致性,得到的本体易于扩展。     

An approach for selecting seed URLs of focused crawler based on user-interest ontology

Seed URLs selection for focused Web crawler intends to guide related and valuable information that meets a user's personal information requirement and provide more effective information retrieval. In this paper, we propose a seed URLs selection approach based on user-interest ontology. In order to enrich semantic query, we first intend to apply Formal Concept Analysis to construct user-interest concept lattice with user log profile. By using concept lattice merger, we construct the user-interest ontology which can describe the implicit concepts and relationships between them more appropriately for semantic representation and query match. On the other hand, we make full use of the user-interest ontology for extracting the user interest topic area and expanding user queries to receive the most related pages as seed URLs, which is an entrance of the focused crawler. In particular, we focus on how to refine the user topic area using the bipartite directed graph. The experiment proves that the user-interest ontology can be achieved effectively by merging concept lattices and that our proposed approach can select high quality seed URLs collection and improve the average precision of focused Web crawler.     

基于本体结构的概念间语义相似度算法

针对本体模型的结构特点,从模型概念间的宽度、深度、密度等方面分析本体概念相似度的计算,将其合并为结构因素。结合语义重合度、语义距离等影响相似度的因素综合考虑,提出一种基于本体结构的计算概念间语义相似度的算法。通过建立本体模型并进行实验分析,总结出本体结构方面各因素对本题概念语义相似度的影响。     

基于领域本体的主观题自动评阅算法的研究

针对VSM不能揭示文档中特征词间的潜在语义关系,相似度计算准确性较低的问题,结合本体模型的结构特点,从语义重合度、语义距离以及本体结构等因素综合考虑概念间的相似度计算,提出了一种基于领域本体的文档向量空间模型。该模型通过构建概念间的语义相似度矩阵对特征词权值进行调整,建立包含语义关系的标准（学生）答案的向量空间模型,并用＂VSM模型＋余弦值＂算法评估学生答案和标准答案的相似度。实验表明,与传统方法相比,该方法提高了评测效果及准确率。