一种基于加权领域本体的语义检索方法

提出了新方法WOSR,以对已经被本体概念标注的领域信息资源进行语义检索.WOSR方法首先建立领域本体,再采用均等概率分布方法为概念赋权,然后通过概念的权重求出概念相似度,最后计算用户检索请求和信息资源之间的语义相似度,并根据相似度的大小排序输出检索结果.实验结果表明,WOSR方法比其他经典方法的检索效果更好.     

基于领域本体的语义相似度计算研究

本文介绍了有关本体的知识以及在领域本体参照下三种语义相似度的计算模型,并针对这三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语义相似度计算模型.该计算模型的基本思想是：以基于距离的计算模型为基础,把概念的信息内容和概念的属性作为两个决策因子.实验结果表明,该方法能够比较准确地反映概
念之间的语义关系,为概念之间的语义关系提供一种有效的量化.     

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。     

一种医疗本体语义相似度算法的设计

由于目前检索技术效率低下,所以需要一种基于本体的检索技术来提高效率。语义相似度计算是基于本体的检索技术的一个关键问题。本文对已有语义相似度计算方法进行总结并改进,最后对其进辑分析     

本体语义相似度自适应综合加权算法研究

本体语义相似度计算是解决语义网中语义异构的关键环节。通过对传统语义相似度计算方法的分析研究,引入本体层次结构,给出基于信息内容、距离、属性的语义相似度改进计算方法,并采用主成分分析法,提出一种自适应相似度综合加权计算方法(ACWA),以解决传统综合加权计算时人工赋权的不足。实验结果表明,提出的ACWA算法的计算结果与参照标准之间的皮尔森系数较传统算法平均高出了8.1%,有效提升了本体语义相似度计算的准确性。     

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.     

基于概念语义树的语义相似度计算方法研究

现在信息检索的应用已经越来越广泛,但要在具体领域中做到准确搜索,仍然是一件比较难的事情。该文提出一种基于概念语义树的语义相似度计算方法,综合考虑了概念的语义关系、层次结构和继承关系等因素,尽可能的地提高在特定领域中的信息检索效率,并最后通过实验,验证了该方法的可行性。     

基于加权的本体相似度计算方法

为优化基于本体的语义推理效果,提出了对本体中概念结点赋予权重的相似度计算方法.通过定义本体树中深度因子和密度因子,以解决本体中概念深度与密度对相似度计算的影响.利用Jena API、Lucene等开源工具包,提出了查询扩展方法.实验结果表明,提出的基于加权语义相似度计算模型与传统的计算法方法以及主观判断的方法相比,提高了相似度计算的准确性,效率有明显提高.     

基于权重树的领域本体片段相似度算法

本体整合和评估时,随着本体库中元素数目的增大,会造成时间和空间的浪费.为了解决该问题,对本体的相似度算法进行了研究,提出了一种基于本体片段映射的算法,通过截取本体中相关片段进行映射.结合电子消费品领域的领域本体实例对算法进行了分析,该算法不仅可以提高大规模本体映射时的效率,同时为进行本体整合和评估提供了一种新的方法.     

基于本体和相似图的概念语义相似度计算

概念语义相似度计算的研究是人工智能最基础和最重要的课题之一,借鉴现有的概念建模思想和工具,提出一种综合的计算形式概念分析中概念间语义相似度的算法.通过分析传统的计算方法,对存在的问题进行改进,结合领域本体和FCA的思想,通过相似图和候选属性对集合等定义计算FCA中概念间的语义相似度.应用实例的结果表明计算结果与人类的主观判断基本一致.文中的方法对概念间语义相似度计算是可行的,使用该方法可以获取在语义上和用户请求最接近的结果.     

上位本体中语义相似度的计算及其实现

基于SUMO(Suggested Upper Merged Ontology)[1],提出一种计算两概念语义相似度的语义距离方法.根据该方法实现一个计算平台,将计算结果同人类的主观判断进行比较,验证概念语义相似度计算方法的有效性.研究成果拟在正在研发的语义数据库中本体集成部分得到应用,也可以为本体的其它相关研究提供一定的技术方法基础.     

一种基于本体语义相似度的协同过滤推荐方法

协同过滤推荐是一种基于用户偏好的个性化推荐方法,一般包含两个步骤:首先根据用户或项目的标注信息计算出用户或项目的相似度,确定邻居集合;然后根据相似度进行排序推荐,其核心问题在于相似度的计算。为了更好地达到这一目的,近年来关于将用户社交网络信息融入相似度计算的方法受到广泛关注。用户的注册信息、项目评分和社交信息都可以作为用户比较的依据。基于此提出了通过构建用户本体,计算本体之间的语义相似度,从而找到相似用户集合,最终实现目标用户的推荐方法。该方法为本体技术与推荐系统的结合提供了一种思路,实验表明 它能够在一定程度上提高推荐的准确度。     

基于基因本体的语义相似度研究

针对基因本体的有向无环图结构,提出一种新的计算基因本体中术语间语义相似度的方法。该方法通过计算2个术语的公共祖先及符合条件的不相交祖先,得到不相交祖先的信息量平均值和2个术语的信息量平均值,并将2个平均值的比值作为2个术语的语义相似度。实验结果证明该方法准确度较高。     

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。     

基于领域本体的语义合成研究

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.     

基于本体间语义相似度的服务组合算法

随着服务提供者不断发布新的服务,Web环境下的服务数量在不断增长,Web服务组合的时间也会更长.为满足一些对响应时间要求较高的用户,本文提出了一种基于本体间语义相似度的服务组合算法,该算法利用领域本体间的语义关系,计算参数间的语义相似度,将其与给定的一个语义相似度阈值比较来选择匹配的服务,然后通过回溯得到服务组合序列.实验表明,该算法可以在较短的时间内实现服务的组合,其服务组合时间与效率明显优于BF*和HWSCO算法.     

基于本体结构的语义相似度计算

语义相似度是语义网络和信息检索领域的重要内容.本体结构为语义相似度计算提供了新的思路,但现有的方法都存在着不同程度的缺陷.为了提高已有方法的有效性,在分析语义相似度经典方法的基础上,充分利用本体的结构信息,综合考虑概念在本体图中的位置、语义距离,共享属性量和共享信息等因素,提出了一个基于本体结构的语义相似度算法.实验部分以维基百科中公开发布的氨基酸本体为例,通过与经典方法计算结果的对比,证明了算法的有效性.