基于限界传递相似度图的FCA概念相似度计算方法

使用相似度图计算FCA概念相似度需要构造相似关系的传递闭包,对于复杂问题会导致相似度图规模过大,从而影响相似度评价的效率.为了降低相似度图规模,提出一种基于限界传递相似度图的FCA概念相似度计算方法.该方法首先通过限定传递相似关系的长度来避免构造相似关系的传递闭包,得到的限界传递相似度图中忽略了长度超过界限且对区分FCA概念无用的传递相似关系,能够有效压缩相似度图的规模;然后给出了动态传递相似度计算方法和由限界传递相似度图构建二部图的方法.实验结果表明,使用限界传递相似度图能够在不损失计算结果准确度的情况下有效提高FCA概念相似度计算的效率.     

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。     

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RFCA的概念相似度计算方法

本文主要针对基于FCA的概念相似度计算模型不能计算非形式概念之间的相似度问题,引入粗糙集理论,给出了FCA中等价关系的定义,提出了基于RFCA的概念相似度计算方法,通过实例说明该方法是可行的。     

改进的概念语义相似度计算

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.     

基于概念特征的语义相似度计算方法

现有语义相似度计算方法没有充分利用本体中的语义信息,且计算方法复杂。为此,提出一种基于概念特征的语义相似度计算方法。根据概念在本体中的层次结构来确定特征集合,引入宽度影响因子,给每个特征赋予不同的权值,通过计算2个概念特征集合间的相似度得到概念的相似度,引入深度影响因子,将相似度公式表示成更直观的形式。实验结果表明,该方法计算简便,且比较接近人类主观的判断值。     

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.     

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。     

基于语义相似度的本体概念更新方法研究

为了实现本体概念的自动更新,减少对领域专家的过多依赖,给出一种基于语义相似度的本体概念更新方法 SSOCUM(Semantic Similarity-based Ontology Concept Update Method)。实现一种改进的基于Word Net的相似度算法,该算法在计算路径长度的基础上,综合考虑了概念的节点深度以及信息量对相似度的影响。为了弥补基于Word Net的相似度算法没有考虑概念属性所携带的语义信息的不足,加入属性相似度对其进行调整。通过实验对比,验证了改进算法的计算结果与标准数据集之间的皮尔森系数高于传统算法,计算结果更接近于人的主观判断。采用构建好的煤矿领域通风系统本体对SSOCUM算法进行实验分析。结果表明,SSOCUM算法有助于本体新概念的自动添加,并具有一定的准确性和有效性。     

基于概念相似度计算的语义Web服务发现方法

提出一种基于领域本题概念相似度计算的语义Web服务发现方法。给出合理的概念相似度计算公式,通过领域本体概念相似度计算,最终获得请求和候选服务之间的相似度。传统的概念相似度计算方法只考虑继承关系,本文采用的单概念语义不但考虑继承关系,还考虑二元关系,使本体关系结构构成图结构,更加合理。计算语义距离时,适当处理多继承问题和环问题。实验证实,本算法使得匹配更加合理精确。     

基于主题词表和 FCA的网页语义概念树构建研究

针对用户使用网站效率低和网站质量差的问题,提出了利用形式概念分析（FCA）来构建网页语义概念树的方法。该方法首先利用信息抽取、自然语言处理等技术对网页集进行文本抽取、分词,提取出描述文本语义的特征词;再以主题词表为参照,设计基于搜索引擎的词语相似度算法,将抽取的特征词全部转换成主题词表中主题词,对将抽取的语义信息转换成形式背景,利用规则、聚类等技术对形式背景进行约简。最后通过设计的建格算法构建概念格,实现概念树构建。实验结果表明,利用该方法构建的概念树可以作为网站本体模型的基础,对语义评估具有积极的意义,具有一定的应用价值和借鉴意义。     

改进的本体语义相似度计算方法

概念的语义相似度研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容。通过分析两种传统的语义相似度计算方法,对它们存在的问题进行改进,提出了一种综合的基于本体的概念语义相似度计算方法。该方法结合本体的DAG网状结构特征和语义距离计算中的多种语义影响因素,充分利用本体中概念的语义来计算概念间的语义相似度。实验结果比较合理,验证了该方法的有效性。     

Web服务匹配中基于语义距离的概念相似度计算方法的改进

在Web服务匹配中,基于语义距离的概念相似度计算方法居于重要的地位。因现有基于语义距离的概念相似度计算方法未考虑语义不对称性和语义密度的影响,导致计算结果不够准确。为提高概念相似度计算的准确性,在现有研究的基础上,通过增加不对称因子和密度因子,对基于语义距离的概念相似度计算方法加以改进。最后通过算例对改进后的方法的可行性进行了验证,经对比分析表明改进后的方法更真实地反映了概念间的语义关系,计算结果更加符合客观实际。     

基于概念和语义相似度的文本聚类算法

提出一种基于概念和语义相似度的聚类算法TCBCSS（Text Clustering Based on Concept and Semantic Similarity）,TCBCSS算法基于WordNet对文档概念进行抽取和归并,形成语义网络,利用小世界理论和网络的几何特性对其进行分析并构建概念列表来表示文档,不仅有效解决了“表达差异”问题也有利于文档相似度的计算。TCBCSS算法利用两个概念列表的语义相似度作为文档间相近程度的度量,以图为基础进行聚类分析,避免了有些聚类算法对聚簇形状的限制,试验证明TCBCSS算法提高了聚类质量。     

基于关键词与语义概念结合的信息检索研究

对关键词和概念检索的原理进行分析后,提出了一种基于语义概念检索的向量空间模型以及该模型与关键词检索结合的检索方法。在不同的检索领域,可以通过调整该检索方法中的结合参数达到最好的检索效果。实验结果表明,语义概念检索的向量空间模型的性能优于关键词检索的向量空间模型;结合检索方法既能保留关键词检索和概念检索的优点,也能弥补各自的不足。     

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.     

信息检索中语义相似度算法研究

为提高信息检索的查全率与查准率,提出一种改进的本体语义相似度计算方法。该方法在语义距离的计算中加入了深度、密度、类型三种权重因子,并且综合考虑语义重合度、概念的属性对相似度的影响。通过实验分析,该方法比传统计算方法更加准确、有效。     

改进的本体概念相似度计算模型

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。