一种新的本体相似度计算方法

针对目前本体映射过程中相似度计算存在的问题 ,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 ;然后给出本体的综合相似度计算方法 ;最后采用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。     

一种综合的概念相似度计算方法

本体映射可以用来解决本体异构问题,也是本体结盟、本体集成、本体合并、本体翻译等的技术基础。本文针对目前本体映射中概念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。首先根据两个概念名称相似性过滤出最相关的概念,减少相似度的计算;然后基于概念实例、基于概念属性、基于概念关系计算概念相似度,并进行综合;最后对其性能进行了简单分析。     

一种综合的本体相似度计算方法

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.     

一种改进的本体相似度计算方法

提出一种综合的相似度计算方法,采用Hirst-St-Onge语义相关度算法,判断不同本体之间是否存在相关性,如果相关,则充分考虑概念的名称、属性、实例、关系。以MD3模型为基础,给出本体的综合相似度计算方法。采用2组测试数据进行实验对比,结果表明,扩展后的方法在查全率和查准率方面都优于MD3模型。     

一种本体概念的语义相似度计算方法

概念语义相似度已广泛应用于 Web 服务发现、本体映射等领域, 但现有的概念语义相似度计算方法对概念间语义相似程度的区分不够细致. 本文从本体结构出发, 首先提出了自底向上的本体概念出现概率计算方法, 并在此基础上改进了基于节点信息量的概念语义相似性度量方法; 然后又设计了基于边计算的本体概念语义相似度计算方法; 最后对上述两种方法线性加权, 提出了一种加权的本体概念语义相似度计算方法. 实验结果表明该方法能进一步正确区分本体中父子概念及兄弟概念间的相似程度.     

基于概念相似度计算的多策略本体映射方法

针对本体异构问题,提出基于概念相似度计算的多策略映射方法。选择过滤候选概念集及信息增益计算策略,缩小概念范围,减少计算量。计算时采用基于名称、概念属性和概念关系策略,并综合考虑实例相似度和结构相似度,通过赋予权值进行相似度合并,最终得到准确而完整的映射对。实验结果表明,该方法总体映射效果良好。     

本体映射中的概念相似度计算

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。     

本体中概念相似度的计算

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。     

本体映射中的概念相似度计算

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.     

本体映射中一种综合的概念相似度计算方法

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。     

非ISA关系在本体概念相似度计算中的度量方法研究

在本体概念相似度计算过程中,关于本体概念间非ISA关系的处理方法较少。针对本体中存在非ISA概念关系的情况,总结了一些传统的概念相似度计算方法,提出了一种新的适应于非IS八概念关系的相似度计算方法。此方法利用Tversky模型计算本体有向无环概念图的信息量覆盖程度,并结合语义距离方法,再进行权值求和。实验表明,提出的方法可以有效地度量ISA关系,对非ISA关系具有适用性。     

汉语词语语义相似度计算研究

汉语词语的语义相似度计算是中文信息处理中的一个关键问题。该文提出了一种基于知网、面向语义、可扩展的相似度计算新方法,该方法从信息论的角度出发,定义了知网义原间的相似度计算公式,通过对未登录词进行概念切分和语义自动生成,解决了未登录词无法参与语义计算的难题,实现了任意词语在语义层面上的相似度计算。针对同义词词林的实验结果表明,该方法的准确率比现有方法高出近15个百分点。     

一种改进的本体概念语义相似度计算方法

本文分析了几种概念相似度的运算方法,对概念相似度计算模型进行了改进,该计算模型在计算初始主流概念相似度的基础上,不仅引入了深度、密度因子,还考虑了有向边类型权重因子在计算相似度中所起的作用,完善了计算方法。通过试验结果可以看出,该方法对概念相似度的计算更准确地体现出了概念间的相似程度。     

一种改进的本体概念语义相似度计算方法

本文分析了几种概念相似度的运算方法,对概念相似度计算模型进行了改进,该计算模型在计算初始主流概念相似度的基础上,不仅引入了深度、密度因子,还考虑了有向边类型权重因子在计算相似度中所起的作用,完善了计算方法。通过试验结果可以看出,该方法对概念相似度的计算更准确地体现出了概念间的相似程度。     

面向语义信息的案例知识表达与相似度计算方法研究

传统的案例知识表达与共享方式已越来越难以满足目前产品设计对案例知识获取的要求。为了实现异构案例知识的表达与重用,本文面向语义信息提出了一个由概念、表达、特征、类型构成的案例知识本体,旨在对案例知识进行概念化与语义化,并通过概念之间的关系生成概念树,为案例相似性分析提供一个量化方法。为了对案例进行比较、评价和挖掘,探讨了一种基于概念相似度与概念属性相似度的计算方法。另外,结合开发的车门案例知识库说明了模型与方法的可行性和有效性。     

基于本体概念集合相似度的语义Web服务匹配

面向应用领域的Web服务发现技术的目标是帮助用户找到能够为其构建应用系统提供功能支持的Web服务,从而来降低应用系统的开发成本和提高开发效率,而在服务发现技术中服务匹配程度的高低是一个关键。为了更有效准确地获得服务之间的匹配程度,文章从web服务的输入与输出参数的语义描述出发,把语义Web服务的匹配问题转化成本体库中概念向量的相似度计算问题,通过在考虑概念结构上的路径长度、深度和密度影响因素上计算两个概念的相似度的基础上,构建了概念集合的相似度算法。实验表明该算法较别的匹配方法在查全率、特别是查准率上得到了提高。