一个基于相似度计算的动态多维概念映射算法

本体作为一种领域知识结构化描述和推理的基础已经获得广泛认可．然而，本体本身是异构的．特别在多Agent系统、语义网、知识管理等开放环境下，如何协调不同领域的本体，甚至是同领域的本体的语义差异是一个基本问题．本文以相似度计算为基本思想提出了一个多维动态的概念映射算法S-Match．该算法可以根据不同的灵活性和准确性需求，在语言级、结构级、实例级和推理级四个维度上动态地进行本体概念映射．初步试验结果表明，S-Match算法在查全率和查准率方面要优于H-Match算法，并且比GLUE方法要求更少的专业知识支持．     

基于参考点的大规模本体扩散映射算法

目前针对大规模本体映射大多采用先分块,再在分得的小块间进行块内映射.但是,对大本体进行分块,以及对相关小块的映射操作会增加很大的开销.本文采用基于参考点的扩散映射算法,通过小模块快速获得参考点(在名称上相似的概念),利用访问局部性原理,通过比较参考点附近的邻居概念,逐渐向其邻居扩散映射.根据邻居概念的映射情况检查参考点是否为错误映射,且映射的邻居概念成为新的参考点.然后对新的参考点迭代进行扩散映射,直到所有概念都扩散完毕或者找不到新的参考点为止.显然,该方法把候选映射概念集始终限制在参考点附近,极大的减少了映射的时间复杂度.本文算法支持从目标本体到源本体的1:n映射;支持参考点的自动生成;带冲突避免的映射操作能同时提高映射效率和质量.     

大规模定制下基于本体的服务产品配置研究*

为了研究服务产品大规模定制的实现,探讨了服务产品大规模定制的实现机理和关键技术,指出模块化设计对服务产品族及服务产品平台的重要性。在服务产品模块化设计的基础上,为了提高服务产品配置知识的共享性和重用性,提出了一般服务产品配置的模型和概念,结构化了服务产品配置的构件和模块,建立了服务产品配置本体。采用网络本体语言OWL形式化服务产品配置的结构知识,采用语义网规则语言SWRL编码服务产品配置的约束知识,并分别映射到JESS推理系统的知识库和规则库中,使用JESS推理机执行推理过程,产生配置结果。为说明该方法的     

多Chord环境下基于规则的服务推荐

传统的服务发布和搜索难以支持语义表示和服务推理。针对该问题,提出一种基于概念划分和规则推理的服务推荐方法,通过服务分类本体的构建、Chord网络与服务分类本体的动态映射以及本体规则推理,动态生成服务推荐关系,实现服务的语义扩展查询以及对潜在需求业务的服务推荐。实验结果证明,该方法具有较高的查全率和查询效率。     

Web服务选择与匹配的应用现状研究

首先对Web服务的概念、结构进行简单的介绍,其次讨论了关于Web服务不确定性的研究现状,然后对Web服务选择与匹配的研究现状进行了深入的分析。最后结合现有的研究现状进行了分析和讨论。同时,还给出了相关算法复杂性影响因子,由于涉及到的匹配算法和模型较多,所以对研究中找到的匹配算法和模型进行了归类分析。     

没yWeb服务选择与匹配的应用现状研究

首先对Web服务的概念、结构进行简单的介绍,其次讨论了关于Web服务不确定性的研究现状,然后对Web服务选择与匹配的研究现状进行了深入的分析。最后结合现有的研究现状进行了分析和讨论。同时,还给出了相关算法复杂性影响因子,由于涉及到的匹配算法和模型较多,所以对研究中找到的匹配算法和模型进行了归类分析。     

Pellet本体概念分类算法优化

针对Pellet1.4(简称Pellet)推理机的本体概念分类算法效率较低,为了通过减少调用ABOX推理概念间包含关系来提高分类性能,提出了一种全局标记方法.方法首先对所有节点嵌入一个二维散列mark,用于节点存储与其他节点的包含关系标记.然后在推理过程中通过ABOX的推理结果.动态修改相关节点中mark的标记信息.最后充分利用以前的推理结果所修改的标记信息来减少ABOX一致性检测次数.通过使用全局标记方法的算法替代Pellet推理机中原有概念分类算法对实际本体分类进行仿真,实验结果表明该方法可以有效地减少调用ABOX执行一致性检测次数,提高本体概念分类性能.     

基于改进K-NN和SVM的多学科协作诊疗决策支持系统

由于当前的诊疗决策支持系统采用单一学科的决策方法, 导致诊疗精度不高, 获取的数据分类结果准确率较低, 提出并设计一种基于改进K-NN (K-Nearest Neighbour)分类算法和SVM (Support Vector Mechine)的多学科协作诊疗决策支持系统. 在构建系统总体框架的基础上, 对数据库系统模块、人机交互模块和诊疗推理模块进行设计, 其中诊疗推理模块是系统的软件核心, 通过改进K-NN分类算法和SVM建立推理引擎, 在计算机的辅助下, 搜索与患者病症信息相似的医疗案例, 并进行相似度匹配, 根据匹配结果与患者症状集构建一个新的临床案例, 引入CDA (Clinical Document Architecture)概念, 实现改进K-NN分类算法和SVM算法的有效融合, 完成多学科协作诊疗决策. 实验结果表明, 与传统系统相比, 该系统的诊疗决策精度高, 评价指标测试平均值达到95.98%, 分类结果准确率较高, 在该系统辅助下能提高医生诊断正确性, 降低误诊率, 且运算复杂度较低.     

基于模块化本体的网络搜索方法

基于本体的搜索引擎能对搜索进行关键词扩展,从而提高搜索的查全率和查准率。由于单一通用本体难以获取且推理效率低,该研究提出了一个基于模块化本体的网络搜索方法。本体的模块化有利于领域专家的分工合作,各模块并行推理能够提高推理的速度。对该方法中关键词向量和概念的匹配、搜索结果的聚类以及个性化搜索进行了分析,并阐述了该方法的优点。     

一种新的基于相似度计算的本体映射算法*

领域本体在知识的共享和重用方面起着重要的作用。本体映射是解决本体异构,在不同本体间建立语义关联的一种有效的方法。针对不同本体间的本体概念映射提出了一种新的概念相似度的综合计算方法,从本体概念名称、属性、结构和实例四个方面讨论本体概念的相似度,同时提出在涉及概念名称和属性名称时,使用其同义词扩展集参加计算,计算综合相似度时,分别用手工和自动的方法赋予权值。实验证明改进的算法提高了本体概念映射的查全率。     

基于?-Connections的旅游领域本体构建

针对传统本体构建方法的局限性,提出一种基于?-Connections理论构建旅游领域模块化本体库的方法,基于改进的Tableau算法,利用Pellet推理机实现对多个本体的联合推理。实验结果证明,该模块化构建方法可以有效降低本体构建的复杂度,有利于本体的维护和更新,提高本体重用模块抽取效率。     

专家领域本体建模及语义信息服务研究

目前各省市各部门分别拥有各自专用的专家信息系统,分别管理所在地区和所属领域的专家信息,其形式各异且专家信息分布异构.针对实际应用中共享专家信息困难,基于关键字查询信息效率不高等问题,提出基于语义的专家信息系统解决方案.采用5W1H分析法归纳领域本体中概念和关系,建立基于5W1H的专家本体概念模型并生成专家领域本体,实现了专家语义信息统一建模.构建系统的四层体系结构,研究语义推理规则的定义方法,设计了基于语义的规则推理算法和基于SPAR-QL的语义信息查询算法,实现了系统基于语义的信息查询和推理等功能.实验表明,基于语义的专家信息查询在查全率、查准率优于基于关键字的查询.     

基于本体的多域访问控制策略集成研究

本体是共享概念模型的形式化规范说明,是一种能在语义和知识层次上描述信息系统概念模型的建模工具,为解决多域环境中的安全互操作提供了一种新的方法.使用本体及其描述语言,对基于角色的访问控制策略进行了描述,形成一个概念和属性的公理集合（TBox）,并采用ALCN（含有个数限制和补算子的描述逻辑语言）对TBox进行形式化的描述.利用域间角色映射方法来解决多域访问控制策略的集成.使用基于规则的推理技术,定义多域访问控制中的一系列推理规则,实现访问控制领域的推理.基于前述方法实现了OntoAC系统,实验结果表明该方法是有效的.     

知识网格中基于领域本体的智能检索

本文提出知识网格环境下基于领域本体的智能检索模型,采用OWL DL语言对领域知识进行形式化描述,支持推理和深层语义检索.＂标注＂和＂查询优化＂是检索的两个关键技术.通过规范的概念和概念间语义关系对文档片段进行标注,并针对＂一词多义＂问题提出＂主题-概念＂两阶段消歧算法.＂查询优化＂过程中,基于OWL DL推理的优化算法实现查询概念的自动扩展,提高了查全率和查准率.基于以上方法,建立航天领域本体,利用网上数据库开放资源作为测试集进行评测.实验显示,与传统基于     

Cluster-Merge本体构造算法

本体构造就是利用各种数据源以半自动方式新建或扩充改编已有本体以构建一个新本体。现有的本体构造方法大都以大量领域文本和背景语料库为基础抽取大量概念术语,然后从中选出领域概念构造出一个本体。Cluster-Merge算法首先对领域文档先用k-means聚类算法进行聚类,然后根据文档聚类的结果来构造本体,最后根据本体相似度进行本体合并得到最终的输出本体。通过实验可证明用Cluster-Merge算法得出的本体可以提高查全率、查准率。     

基于遗传算法的本体概念分类规则学习算法

为了更好地界定本体中的概念,提出一种基于遗传算法（Genetic Algorithm,GA）的本体概念分类规则的学习方法．从已有的本体库中获取实例作为训练样本,通过该算法寻找一组与数据样本集一致的规则．以一组规则集作为遗传算法的个体,即优化的目标,同时考虑到规则集的覆盖性、一致性、简洁性和多样性4个方面建立适应值函数,优化得到一组能够分类概念的规则集合．进而这组规则集可用于指导和丰富本体知识,例如当本体中引入新的实例时,可以通过此概念分类规则集确定实例所属的概念．对已有本体学习后的实验结果表明该算法收敛性很好,而且能获得较好的规则集．     

基于领域本体的文本分类方法

基于本体的文本分类方法未考虑本体概念自身所含有的信息量及忽略本体推理功能。为此,以旅游领域为背景,提出一种基于领域本体的文本分类方法。该方法采用本体自身结构作为分类标准,通过计算特征项和本体概念间的语义关联度及结合本体的推理功能,将文本划分到合适的本体概念下作为概念的实例。实验结果证明,与传统方法相比,该方法的分类方法F1值至少提高8.7%。     

基于混合推理的知识库的构建及其应用研究

该文提出了基于OWL本体与Prolog规则的平面几何知识库的构建方法,从而可形式化地表示平面几何中丰富的语义信息.一方面,用类型、定义域、值域、分类、属性、实例等本体描述来表达结构化的知识,为领域内概念与概念之间关系的描述提供形式化的语义;另一方面,用Prolog规则来解决本体不能有效表达的诸如属性之间的关系和操作等问题,从而支持复杂关系间的推理.在此基础上,用Protégé和Prolog构建了一个基于本体和规则的平面几何知识库.实验证明:此知识库可实现知识和语义层次上的信息查询,还可进行复杂问题求解,其丰富的语义描述和混合推理能力弥补了传统知识库的不足.     

改进的语义Web服务匹配方法

针对目前语义Web服务匹配方法中缺少对服务行为约束的考虑及传统推理匹配的结果中同一级别不能再区分的缺点,设计了一种带服务行为约束的基于推理和语义相似度计算的匹配方法。方法分为三步：第一步进行服务行为约束兼容性检测;第二步对待匹配的两个服务进行推理;第三步在第二步基础上进行本体概念间的语义相似度计算,得出待匹配服务的精确匹配度。这样每个服务都有了一个精确的匹配度值,避免了传统方法中多个服务因拥有同一个匹配度等级而不能再区分的不足。实验结果表明,该方法较之传统的OWL-S/UDDI匹配方法在查准率和查全率方面得到了很大改进。     

基于信道预测的卫星移动通信数据传输协议

TCP协议在卫星通信的信道中传输文件时,随着带宽的增加,带宽利用率急剧下降.而UDP协议虽然传输速度快,却不是一个可靠的协议.该文研究了TCP的传输原理,基于UDP协议,增加三次握手以保证传输稳定性,在传输模块中嵌入基于案例推理的信道预测模块,实现了在卫星通信信道中网络传输的自适应性,提高了带宽利用率.