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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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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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一种综合的本体相似度计算方法 总被引:6,自引:1,他引:5
本体相似度计算是本体映射的关键环节.本体的实例、关系、属性、结构等信息是相似度计算需要考虑的重要因素.针对目前本体映射过程中相似度计算所存在的问题,提出了一种综合的相似度计算方法.首先判断不同本体之间是否存在相关性.若相关,则充分考虑各种相关因素,从语义和概念两个层面来进行比较,然后给出了本体的综合相似度计算方法.最后采用了两组测试数据对该方法进行实验,并与GLUE系统的概率统计方法进行了实验对比.实验结果表明,该方法能够有效确保相似度计算的准确性. 相似文献
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一种基于本体的概念语义相似度计算研究 总被引:2,自引:2,他引:0
姜华 《计算机应用与软件》2009,26(7):143-145
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.通过分析两种传统的语义相似度计算方法,对它们存在的问题进行改进,提出了一种综合的基于本体的概念语义相似度计算方法.该方法结合本体网络特征和语义距离计算中的多种语义影响因素,充分利用本体中概念的语义信息计算概念间的语义相似度.实验结果比较合理,验证了该方法的有效性. 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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改进的领域本体概念语义相似度计算方法 总被引:2,自引:0,他引:2
基于领域本体的树状层次结构,从路径距离、语义重合度、语义深度、语义密度和概念属性几个角度讨论并优化了领域本体概念语义相似度的计算方法。该方法在聚焦爬虫网页分析中的成功应用,充分验证了它对概念语义相似度进行量化的准确性。 相似文献
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信息检索中语义相似度算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高信息检索的查全率与查准率,提出一种改进的本体语义相似度计算方法。该方法在语义距离的计算中加入了深度、密度、类型三种权重因子,并且综合考虑语义重合度、概念的属性对相似度的影响。通过实验分析,该方法比传统计算方法更加准确、有效。 相似文献
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姜华 《计算机工程与应用》2008,44(36):143-145
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。通过分析两种传统的语义相似度计算方法,对它们存在的问题进行改进,提出了一种综合的基于本体的概念语义相似度计算方法。该方法结合本体的DAG网状结构特征和语义距离计算中的多种语义影响因素,充分利用本体中概念的语义来计算概念间的语义相似度。实验结果比较合理,验证了该方法的有效性。 相似文献
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提出一种基于本体的信息过滤方法。该方法通过本体实现形式化语义描述,并对原始输入条件进行带约束规则的本体语义扩展。进而为了实现语义匹配,给出了信息向量语义描述及权重计算方法。最终,实现基于语义相似度计算的信息过滤。实验证明,该方法是有效的。 相似文献
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基于领域本体的概念语义相似度计算研究 总被引:13,自引:4,他引:9
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. 相似文献
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领域本体的概念相似度计算 总被引:11,自引:1,他引:11
随着本体在信息检索、人工智能等领域的广泛应用,面向本体的概念相似度计算成为了本体研究的一大热点。当前领域本体中概念相似度的研究主要是利用概念的上下位关系进行计算,但这并没有完整反映出概念的语义信息。论文提出的算法将概念相似度计算分为两层,一层是概念语义初始相似度层,其主要利用概念之间的距离来计算概念的初始相似度。另一层是概念非上下位关系相似度层,其在概念初始相似度的基础上,计算概念通过非上下位关系体现出的相似度。最后通过综合计算,得到领域本体中概念的实际相似度。实验证明,该方法充分利用了本体中概念的语义信息,得到的结果也比较合理。 相似文献