基于本体的概念相似度计算研究

本文基于OWL本体的属性和层次关系,给出一个综合概念相似度计算模型,计算概念之间的柔性相似度,并通过实验验证了模型的有效性。     

基于本体扩展的软件构件原型系统的设计

在构件检索中引入本体,结合刻面分类信息和领域信息,建立起软构件本体模型,提出了基于本体的软构件语义检索的推理模式及算法,对用户提交的查询请求进行有效的语义扩展和推理,提高构件的检索效率,同时为分布、异构构件库的准确、全面、方便的构件检索提供了帮助。     

一种基于本体的概念语义相似度方法的研究

提出了一种计算不同本体中概念间语义相似度的方法，该方法通过比较实例间的相似度获得初始概念间语义相似度，结合影响概念间语义相似度的两个系数，计算出最终的概念间语义相似度。与概率统计方法进行比较，验证了该方法的有效性。该研究工作可以应用于面向Web的知识检索领域。     

基于本体相似度的构件查询算法研究

为了解决语义网环境下构件查询的查全查准率问题,本文提出了基于本体相似度构件查询算法。首先介绍了本体的形式化定义和构件的刻面描述方法,用本体语言(OWL)对构件本体进行形式化的描述;然后针对本体的概念相似度理论和构件刻面匹配度公式存在的不足,用构件本体的概念相似度代替公式中的匹配度,对构件刻面匹配度公式进行改进和分析,提出了本体相似度构件查询算法;算法通过计算查询树和构件树各子刻面本体概念的RDF描述相似度和RDF图结构相似度,再由构件本体相似度匹配公式进行相似度的比较,检索出相似度高的构件。实验结果表明,该算法具有理想的查全查准率。     

针对构件测试本体的语义相似度计算方法

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。     

一种基于本体概念语义相似度的查询优化方法

文章提出一种优化查询方法,该方法将本体概念语义相似度和词法之间的关系相结合。先利用语法特征对用户输入的关键字进行扩展,然后通过分析语义相似度的强弱对扩展的结果进行收敛,以这种方式来提高用户输入的关键字和本体映射的准确性和完整率。传统搜索引擎不能很好地理解用户的意图的缺陷通过此方法可以得到有效解决。同时文章针对方法实现了优化查询系统,结果显示,搜索的准确率得到有效提升。     

自动更新的本体概念语义相似度计算

当前中文词语的本体概念相似度计算主要是利用知网来进行计算,但这种方法不能及时更新,对于新出现的词语往往无法操作.为此,提出了一种自动实时更新的本体概念之间语义相似度计算方法,加入搜索引擎这个因素,利用知网的结构严谨和搜索引擎可以时时更新来提高算法的性能,以适应不断的信息爆炸式的发展,最后进行了实验分析比较.试验结果表明,该方法能比较好地处理一些新词或词组的新概念,符合人的主观判断,又有一定的严谨性.     

基于本体的概念语义相似度度量

针对概念语义相似度度量问题,提出结合基于图理论和信息量2种方法的语义相似度度量算法。计算2个概念在概念图中连接的路径长度、局部密度以及在连接2个概念之间的路径上连接关系的连接力度,结合连结路径权重和信息量来度量概念之间的语义相似度。实验结果表明,该算法能取得较好的度量效果。     

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。     

基于本体的构件描述与检索

软件复用技术是近年来国内外软件界研究的热点之一.以网络教育应用为背景,提出了基于OWL的构件服务描述方法,对构件的静态特性和动态行为作出了较为准确、全面的描述,构建了一个基于本体的构件知识库,提供了良好的检索方法支持,达到了教学资源的重用和共享,具备了以语义为目标的智能化查找,显示出基于本体技术的构件描述与检索的优越性与可行性.     

基于机器学习的本体概念相似性研究

现有的知识系统使用的是集中式的、一致性的、可扩充的Ontology库,不同本体间的语义匹配是语义网发展面临的最富挑战性的问题之一。本文针对领域中存在不同的Ontology的问题,讨论了一种基于多策略机器学习的Ontology匹配方法,重点分析了本体概念的相似度计算,并提出了一种相似度测量算法。     

一种基于本体的图像检索方法

提出一种基于本体的图像检索方法。该方法结合特定领域专家知识和对象例图,采用视觉对象本体来描述图像内特定对象的视觉特征,从而构建该领域包含视觉描述的知识库。在检索过程中,利用知识库内的对象的视觉本体描述和目标图像库内的图像低层特征相匹配执行图像检索任务,从而实现在高层次语义上的图像检索。实验结果表明了该方法的有效性和可行性,并在一定程度上缩小了视觉低层特征同图像高层语义的鸿沟。     

基于领域本体的软构件检索

为了提高刻面分类检索软构件的查准率,结合领域本体,提出了支持自然语言检索的软构件检索过程模型.该模型抽象了领域知识,形成领域本体库,用于匹配用户检索使用的自然语言,提供领域内一致认可的检索术语.该术语然后与软构件描述库中的软构件描述术语进行匹配,进而从软构件库中检索软构件.软构件描述库采用了刻面分类方法.ATS软构件检索实验结果表明,较之于传统的刻面分类方法,该检索策略既提高了检索精度,又增强了检索的灵活性.     

基于本体的语义相似度和相关度计算研究综述

语义相似度和相关度计算广泛应用于自然语言处理中,已有大量语义相似度和相关度算法被提出。分析总结了树和图结构中影响概念相似度或相关度的因素,综述了基于本体的英文语义相似度和相关度计算方法,明确了语义相似度和相关度的区别与联系,系统地对算法进行了分类,最后对每类算法进行了详细的比较。     

本体相似度计算方法研究

MD3模型是一种系统的跨本体概念间相似度的计算方法,这种方法无需建立一个集成的共享本体。本文在MD3模型的基础上,充分利用本体对概念的描述信息,重点讨论了跨本体概念间非层次关系相似度的计算,把MD3模型扩展到EMD3模型,使得概念间相似度的计算理论上更全面、更精确。     

基于本体概念的柔性相似度计算方法研究

本体可以提供强大的知识表示方法,是信息检索领域中的重要内容。传统的本体概念相似度计算方法大多采用特定于描述语言的通用推理服务来进行匹配,这些方法忽略了概念的语义信息。通过设计一个基于OWL本体的语义检索模型,介绍了如何通过概念的属性以及层次关系来表达概念的语义,计算概念间的柔性相似度。实验结果表明,该方法能充分利用OWL属性特征与层次关系来计算相关概念之间的柔性相似度,可以根据需要动态地调节匹配范围,并给出其在文本分类中的应用。     

基于概念代数的本体演化

针对本体模型的维护和演化问题,将代数格与概念格相结合,定义概念代数,提出基于概念代数的奉体演化3层结构,包括原子概念层、原子概念关系层、应用层。分析概念代数与本体表示语言OWL之间的对应关系。在应用层中,利用概念代数根据应用的需要在原本体模型基础上构建面向应用的概念,并维护原有本体模型。实例证明了该方法的有效性。     

基于词汇相似度的元素级本体匹配

随着语义Web的不断发展，本体数量日益增加。本体匹配作为本体映射、比较和集成的基础，具有重要的实际意义。由第3届国际语义Web大会(3th ISWC)主办的本体匹配竞赛(EON2004)对多种本体匹配工具进行比较和评估。该文提出了一种元素级本体匹配算法LANA(Lexical Analyzer)，该算法通过计算词汇相似度得到两本体间的元素匹配对。与EON2004中的其它元素级本体匹配方法相比，LANA在没有增加匹配复杂度的基础上，具有较好的准确率和召回率。