多策略概念相似度计算方法LMSW

本体映射是语义集成的关键,国内外对本体映射进行了深入的研究。将机器学习的方法引入到组合概念相似度的权值计算中来,提出了基于Widrow-Hoff理论的权值确定算法LMSW。通过梯度下降法来搜索最佳拟合训练样例的权向量,从而计算出组合的概念相似度,最终实现组合多种概念相似度算法的本体映射。实验表明该算法比单独使用概念相似度计算方法在查全率、查准率上均有所提高。     

基于概念相似度计算的多策略本体映射方法

针对本体异构问题,提出基于概念相似度计算的多策略映射方法。选择过滤候选概念集及信息增益计算策略,缩小概念范围,减少计算量。计算时采用基于名称、概念属性和概念关系策略,并综合考虑实例相似度和结构相似度,通过赋予权值进行相似度合并,最终得到准确而完整的映射对。实验结果表明,该方法总体映射效果良好。     

改进的本体中概念相似度计算方法

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。     

一种综合的概念相似度计算方法

本体映射可以用来解决本体异构问题,也是本体结盟、本体集成、本体合并、本体翻译等的技术基础。本文针对目前本体映射中概念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。首先根据两个概念名称相似性过滤出最相关的概念,减少相似度的计算;然后基于概念实例、基于概念属性、基于概念关系计算概念相似度,并进行综合;最后对其性能进行了简单分析。     

本体映射中的概念相似度计算

本体是概念、属性和关系的集合．本体映射是解决本体异构的最好方法。文中针对目前本体映射过程中概念相似度计算存在的问题,提出一种综合的相似度计算方法。先根据本体中两个概念名称的相似性,选出最相关的概念,减少相似度的计算,然后分别基于概念的属性、实例和关系来计算概念相似度,并进行综合得到概念相似度。在计算属性相似度时,先通过计算属性的信息增益来确定各个属性的优先级,最后只选取几个信息增益大的属性进行相似度的计算,从而减小计算量。     

本体中概念相似度的计算

本体是概念、属性和关系的集合。本体异构是本体间互操作的主要障碍,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,但计算时一般不考虑关系和属性对相似度的影响,计算结果存在误差。论文从两个方面对概念的相似度进行计算。首先计算概念的语义相似度,然后计算概念描述相似度。实验表明该计算方式可以提高计算结果的精确度。     

本体映射中的概念相似度计算

本体是概念、属性和关系的集合,本体映射是解决本体异构的最好方法.文中针对目前本体映射过程中概念相似度计算存在的问题,提出一种综合的相似度计算方法.先根据本体中两个概念名称的相似性,选出最相关的概念,减少相似度的计算,然后分别基于概念的属性、实例和关系来计算概念相似度,并进行综合得到概念相似度.在计算属性相似度时,先通过计算属性的信息增益来确定各个属性的优先级,最后只选取几个信息增益大的属性进行相似度的计算,从而减小计算量.     

一种改进的本体相似度计算方法

提出一种综合的相似度计算方法,采用Hirst-St-Onge语义相关度算法,判断不同本体之间是否存在相关性,如果相关,则充分考虑概念的名称、属性、实例、关系。以MD3模型为基础,给出本体的综合相似度计算方法。采用2组测试数据进行实验对比,结果表明,扩展后的方法在查全率和查准率方面都优于MD3模型。     

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。     

改进的领域本体概念语义相似度计算方法

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。     

一种概念相似度传播改进算法

相似度传播在本体概念相似度计算中有着重要的作用,常见的相似度传播算法大都采用固定比例的相似度传播值,未对相似度转播值进行合理的定量分析。针对以上问题,提出一种概念相似度传播改进算法,该算法根据匹配节点的概念信息量大小判断其子父节点匹配概率大小,通过匹配概率大小调整相似度传播值,从而进行更精确的相似度传播。理论分析与实验结果证明该算法是有效的。     

基于概念特征的语义相似度计算方法

现有语义相似度计算方法没有充分利用本体中的语义信息,且计算方法复杂。为此,提出一种基于概念特征的语义相似度计算方法。根据概念在本体中的层次结构来确定特征集合,引入宽度影响因子,给每个特征赋予不同的权值,通过计算2个概念特征集合间的相似度得到概念的相似度,引入深度影响因子,将相似度公式表示成更直观的形式。实验结果表明,该方法计算简便,且比较接近人类主观的判断值。     

基于树结构的本体概念相似度计算方法

随着本体在数据集成方面的广泛应用,面向本体的概念相似度计算成为人们关注的热点问题.针对当前领域本体概念相似度的计算过程都比较复杂的问题,提出一种基于树结构的本体概念相似度的计算方法.该方法通过添加和重组虚拟节点重构本体树,再通过属性比较映射对象,最后通过计算,得到本体概念的语义相似度结果.实验结果表明,该方法有效利用了本体概念的语义信息,得到了合理的计算结果,并简化了计算过程.     

一种改进的本体相似度综合映射方法研究

为了解决本体映射方法中计算量大、方法单一的问题,提出本体相似度综合映射方法。首先分解合适的本体,将规模比较大的本体分解为小本体,以降低映射计算的时间复杂度;然后根据本体映射的启发规则筛选出候选概念集,对候选概念集进行基于世界知识体系的本体概念相似度计算,再进行语义相似度和结构相似度计算,并把这3种不同算法得到的相似度值进行加权综合,给出最终的本体概念相似度值,再根据该值进行本体映射;最后通过设计实验来验证算法的正确性与有效性,结果表明本方法能在提高映射效率的同时保证良好的查询效果。     

一种改进的概念语义相似度计算方法

针对当前概念相似度计算的片面性和不完善性等不足,提出一种改进的基于语义距离的概念间语义相似度计算方法。从有向边包含的信息量、有向边的类型以及概念密度3个方面对语义距离进行扩展,将语义距离转换成语义相似度,通过引入不对称因子,使最终概念语义相似度计算更加精确。将该方法与基于信息量方法、基于距离方法及人的主观判断结果进行比较,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于Stacking方法的多策略本体映射*

将概念相似度的计算问题看做分类问题,提出一种基于Stacking方法的多策略本体映射框架;利用Stacking方法组合多种概念相似度算法,进而提出基于Widrow-Hoff理论的元数据分类算法LMSMC。该框架中,第0层分类器使用各种概念相似度算法对源本体进行分类,第1层分类器使用LMSMC算法对元数据进行分类,从而实现组合多种算法的本体映射。实验表明该方法比单独使用相似度算法在查全率、查准率上均有所提高。