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本体映射是实现异构本体间互操作的有效方法,其核心环节是概念相似度的计算。针对传统概念相似度计算方法中存在的不足之处,提出了一种综合的概念相似度计算方法——DISS模型。该算法从概念定义、概念实例、概念结构三个方面计算相似度。实验证明,该算法改善了传统计算方法中存在的片面性和不完善性问题,提高了本体映射的查全率和查准率。 相似文献
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本体映射是解决本体异构的有效手段,而概念相似度计算是本体映射的关键环节。针对目前本体映射中概念相似度计算存在的问题,提出一种改进的多策略的概念相似度计算方法。首先根据两个概念的名称相似度进行初始映射判断,然后基于概念的属性、结构、实例计算概念相似度,并选取适当的权值进行加权综合。最后采用OAEI提供的标准数据测试集benchmark进行实验。实验结果表明,该方法在保证映射效率和通用性的同时,提高了映射结果的查全率和查准率。 相似文献
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针对本体映射中概念相似度计算中存在的一些不足之处,提出了一种改进的方法。首先根据本体概念树的特点以及数据挖掘的思想,提出了一种改进的侯选映射集设置的方法,减少了相似度计算的工作量。进而根据本体和本体中概念的特点,综合概念名称、概念实例、概念的属性、结构、关系等因素。设计了一种改进的相似度的计算方法。改善了相似度计算中存在的片面性和不完善性问题,提高了本体映射的查全率和查准率。初步实验表明该算法在计算复杂度、查全率和查准率上都要优于Glue方法。 相似文献
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本体创建和使用的自治性和主观性导致了本体异构现象的大量产生。本体匹配正是解决本体异构问题的最有效途径。传统的利用本体结构信息进行匹配的方法并未充分利用本体的树形结构特点,这导致本体匹配过程具有大量的冗余计算。论文提出了一种基于映射的匹配算法,将两棵本体树的节点之间的相似度预先得出,然后使用基于编辑操作的映射理论将两棵树转换成同构树,最终得到两个本体之间的最大相似度和最佳匹配对。实验表明,算法在本体匹配中具有较高的可行性和有效性。 相似文献
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针对用户查询与知识文档间检索失配问题,提出了一种基于相似度矩阵的本体检索匹配算法。该方法是对现有的检索匹配算法的一种改进。方法利用领域本体来快速确定候选匹配集;进而从三个层次来综合计算元素间的相似度;利用相似度矩阵得到两本体间的相似度。实验结果表明,在查全率、查准率和响应时间方面都有较好的表现。 相似文献
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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。 相似文献
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为了解决Web服务发现中存在的本体异构问题,研究了基于本体概念及属性的简单本体映射。在已有本体映射方法的基础上,通过引入广义信息的概念,提出了一种针对关系映射的改进方法,将简单映射扩展成复杂映射,并使用广义信息中的广义熵概念优化了相似度计算的方法,剔除了其中不相关的计算。实验结果表明,该方法在不影响查全率和查准率的前提下大幅度地提高了时间效率。 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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构建了一个遥感信息领域本体,基于领域本体和WordNet词典对遥感信息服务进行语义扩展,提出了一种基于本体概念相似度的遥感信息服务匹配方法,并对Leacock和Chodorow语义相似度计算模型进行改进。实验结果表明,该改进模型比距离模型和信息量模型都有提高,基于本体概念相似度的遥感信息服务匹配方法的查全率和查准率都能达到70%以上,较关键字匹配方法有显著提高。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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本体中概念相似度的计算 总被引:10,自引:0,他引:10
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。 相似文献