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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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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
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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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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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改进的概念语义相似度计算 总被引:2,自引:0,他引:2
在相似度计算中,本体能够将各种概念及相互关系明确地,形式化地表达,因而发挥着重要的作用.为了使相似度计算结果更为精确,考虑更全面的利用本体中的关系,和相似度计算在特定领域中应用的特点,提出一个改进的相似度计算模型.利用上下位关系计算相似度,非上下位关系计算相关度,将二者合成,并同时考虑语义检索领域中,相似度计算的不对称性.经过实验验证了该方法有效且精确. 相似文献
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随着本体技术的逐渐成熟,如何为本体搭建语义桥梁以实现知识的重用与共享成为新的研究热点。在分析现有相关技术的基础上,提出通过解析本体中概念的特征并借助语义相似度度量技术找到不同本体间相同或相近的概念对的计算方法,同时用于本体映射过程中。实验证明,该方法具有良好的效果。 相似文献
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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。 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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为了在检索过程中全面挖掘用户查询信息,文中提出了一种基于领域本体的语义合成技术,该方法以文本为数据源,引用数据源和领域本体之间的映射关系来表达数据文本的语义.文章提出了一个语义合成模型,该模型由领域本体、关键词语义抽取、概念语义相似度计算及语义推理等相关技术模型组成.文中对该模型进行了实验验证,通过对实验结果进行分析推理可知,文中提出的基于领域本体的语义合成模型提高了检索系统的查准率和计算机处理信息的能力,从而也提高了用户的满意度. 相似文献
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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。 相似文献