改进的多策略本体映射方法

针对本体映射时未充分考虑语义信息以及运算效率的问题, 提出了一种改进的多策略本体映射方法--ReMAP。对初步得到的初始概念集基于相关度计算进行简化, 以减少参与映射的概念; 为提高映射质量, 在进行概念相似度计算时, 充分考虑本体概念的语义信息, 对概念名称进行语义分析, 将其融入概念名称相似度的计算结果, 并通过制定映射规则对不良映射进行校正处理。算法验证选取OAEI2007 标准测试集, 通过查全率、查准率与F-measure 值对实验结果进行对比分析, 验证了方法的有效性。     

基于ε-邻域方法的本体映射算法

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.将与某概念相关的信息表示为一个向量,用ε-领域方法定义边,用核函数定义边的权值.通过解图正则化模型得到本体映射.实验结果说明该算法是有效的.     

基于数据挖掘的本体关系学习算法

如何确定概念间语义关系的存在性和如何确定概念间的关系类型是本体关系学习的两个基本问题.现有的本体关系学习算法常常区分出不同类型的语义关系,使用不同的策略来获取概念间的各类关系,影响了算法的效率.提出一种基于数据挖掘的本体关系学习算法,运用关联规则挖掘获取概念间的关系,利用聚类分析对概念关系类型进行区分.实验结果证明,算法较好地解决了本体关系学习中的两个基本问题.     

ABox推理计算实体相似度

针对主题图本体映射中主题上下文语义不易确定,缺少分类信息,但有明确的结构语义特征的特点,提出了A-Sim主题图本体映射算法。首先对主题图中的主题进行分类,利用描述逻辑语言ALCIR+的表达能力,根据主题属性及关联关系建立各种能表达上下文语义信息的概念术语集,将主题图本体转换为断言集合;其次在断言集合上进行多项式复杂度实例检测,记录模型构造过程中的个体,获得主题的上下文语义;最后将上下文语义结合元素级概念相似度算法计算实体综合相似度,获得异构主题图实体间的实体映射关系。通过对主题图进行相似度计算实验,结果证明新算法对主题图实体相似度计算综合性能至少提升了14%。     

基于领域本体概念划分的语义标注方法

对当前的基于领域本体的语义标注方法进行了说明和分析,提出了基于领域本体概念划分的语义标注方法.该方法将领域本体中的概念分为特有概念和普通概念,先用一般的领域本体标注算法计算特征词的权值,再对普通概念特征词的权值进行调整,最后结合水稻领域进行试验.实验表明,该方法在保证查全率的基础上,提高了普通概念特征词的查准率.     

一种基于本体的文本特征选取方法

传统的文本特征选取方法和赋权方法没有考虑术语之间语义关系,由此引起的特征项权重变化得不到合理反映.针对这个不足,提出一种基于本体的文本特征选取方法.通过将本体引入到特征选取中,将特征项映射到概念,对特征项的权重进行加权调整,使得选取的文本特征能够更好地反映文本内容.最后通过实验,说明该方法的有效性,能够在一定程度上提高...     

基于节点语义相似度的本体映射方法

针对本体映射特别是大尺度的异构本体映射由于语义异质性导致的映射精度和效率较低的问题,提出一种基于节点语义相似度的本体映射方法.首先,研究基于网络的本体解析和表示、本体自动分块、相似子本体快速识别、基于节点语义的子本体映射等关键技术;其次,以本体对齐评估倡议评估数据集中会议本体集进行实验,结果表明,该方法在性能上优于传统映射方法,在精度上高于基于片段的映射方法.     

基于语义关联的多本体完善方法

本体作为语义web应用中语义信息的来源,在实现语义web应用的自动发现和组合中有着重要作用。当前对本体的研究多关注于提高本体使用的有效性,从而使得本体能够提供更精确丰富的语义信息,而忽略了本体自身质量对语义信息的影响。文章提出了一个基于本体概念间语义关联关系的多本体完善方法,利用参考本体中的概念关系和层次结构,结合目标本体与参考本体间的语义关联,补充与完善目标本体的概念关系和层次结构,并通过参考本体和目标本体的角色互换,迭代的完成对多本体的完善。通过对17个本体进行实验,将实验结果与传统的本体完善方法——闭包推理进行对比,证明了该方法不仅能够得到闭包推理产生的结果,并且能够对本体进行更多的正确的完善和补充,实现基于语义关联的本体完善。     

一种基于关联规则与K-means的领域本体构建方法

随着网络上服务资源的规模化增长,如何帮助用户找到所需服务是一个关键问题.研究发现领域本体的构建可帮助用户有效解决该问题,而已有的一些构建方法一般依靠人工,费时费力.针对该问题,提出一种基于关联规则和K-means的领域本体构建方法.该方法首先利用支持向量机进行面向领域的服务分类,从分类得到的领域知识中选取初始领域概念;然后根据关联规则和K-means算法挖掘概念间关系,以得到初始领域本体,并使用Wordnet对其进行语义丰富.最后,通过ProgrammableWeb网站提供的真实服务集进行实验验证.实验结果表明所提出的领域本体构建方法能够识别概念间关系,进而为Web服务语义查询提供相应支持.     

基于本体的多Agent语义挖掘系统

在分析语义W eb与本体需求的基础上,提出了基于本体的多A gent语义挖掘系统模型。该系统由用户A gent、匹配A gent、语义中间件、推理A gent、查询A gent、本体库以及语义信息源等组成。并且开发了基于本体的多A gent语义挖掘系统的实验原型,为下一步研究开发比较成熟的软件产品奠定了良好的基础。     

基于聚类的本体块匹配方法

提出一种新的处理n:m映射的方法,该方法将n:m映射问题转化为聚类问题,利用Hownet中的资源使本体中的实体基于语义关系聚合,并重新给出了查全率和查准率的计算公式.使用Hownet及其相关工具对OAEI组织给出的一组本体对进行实验,实验结果表明,该方法对块匹配问题效果较好.     

基于抽取规则和本体映射的语义搜索算法

针对目前语义搜索过程中存在效率低、 用户推荐误差大等问题, 提出一种基于抽取规则和本体映射的语义搜索算法. 首先根据用户语义搜索要求抽取语义中的元素和属性, 解决数据利用率低的缺陷; 然后建立语义模型, 构建本体之间的元素及属性之间的映射, 消除用户需求和计算机之间的语义偏差; 最后将语义搜索算法应用于用户个性化推荐系统. 实验结果表明, 该语义搜索算法有效提高了搜索效率, 降低了用户个性化推荐误差.     

基于抽取规则和本体映射的领域XML语义集成

油气井工程领域中存在大量的XML文档,传统的XML集成方案无法提供面向语义的信息查询,导致数据利用率不高。针对油气井XML文档WeXML语义集成与查询应用需求,提出一种基于抽取规则和本体映射的语义集成方法。首先定义一系列类、属性抽取规则,分别将WeXML Schema中的元素、属性映射为WeOWL本体中的类和属性;然后,利用实例转换算法将WeXML文档转换为本体实例数据;由于WeOWL提供有限的局部语义模型,需要在两者之间建立语义映射,并借助WeOWL中的术语对全局语义模型中的类和属性进行解释,进而提供面向领域全局本体的语义查询。通过构建WeXML数据语义集成原型系统,对提出的转换规则、转换算法和映射规则进行了验证。     

基于本体的文献检索研究

为了用户方便快速地进行文献检索,将本体引人文献检索,设计实现了一种基于领域本体的文献检索系统.利用本体中概念与概念之间的关系对用户的查询请求进行语义推理,全面而准确地返回查询结果.实验表明,基于本体的文献检索比传统的文献检索在查全率、查准率及语义相关率上都有较大提高.     

基于已有映射结果的本体映射

为了提高本体映射的查准率和查全率,提出基于已有映射结果的本体映射算法.该算法以已有映射结果为背景知识,应用多种启发式策略选择中间本体,将直接映射结果与通过中间本体的间接映射结果相结合,并利用迭代优化算法克服背景知识不准确对映射结果的影响.实验结果表明: 该方法比直接映射方法的查准率和查全率分别提高1.10%和2.52%.说明该方法可以有效地提高映射的查准率和查全率.     

基于本体的异构数据集成中间件研究与实现

针对当前异构数据源存在的语义异构问题,将本体引入到了传统的中间件体系架构.通过构建领域本体为相关领域的各局部数据源提供共享概念模型,并通过建立局部本体与领域本体之间的映射来解决各局部数据源之间的语义异构.在映射关系的生成上,创新性地采用了自动与半自动相结合的方式并提出本体自动映射算法,从而为海量异构数据源的自动集成提供了有效的解决方案.     

融合BabelNet 的多语言智能信息检索模型

传统的跨语言信息检索存在翻译映射准确度低和查询扩展后语义偏离等问题。为此提出结合统计学和 本体论的方法构建多语言信息检索模型,通过使用统计翻译解决翻译映射歧义问题,使用多本体BabelNet 等减 少语义关联度损失。由于本体包含大量概念联系,因此使用本体作为语义层表示设计了语义权重算法,并将其 构建在BM25F 统计信息检索模型上作为用户反馈的排序算法。最后根据建立的模型设计实现了多语言信息检 索原型系统,并用基于爬虫技术获取的数据测试集对模型进行测试,实验结果表明,该模型平均查准率高于传 统的基于机器翻译的信息检索模型。     

改进的关系模式本体学习映射规则研究

针对现有本体学习方法中存在的问题进行改进,提出了由关系模式进行本体学习的若干映射规则。首先介绍了本体的形式化定义,然后对现有关系模式向本体转换的各种方法进行了总结,并分析其存在的问题。在此基础上提出了基于关系模式的本体学习映射规则,并通过实例分别进行了说明。最后对算法的语义覆盖度进行了评价。     

基于综合语义度量的本体映射方法

在分析现有本体映射技术的基础上,采用基于本体图结构和启发式规则的本体映射方法实现了本体间一对一映射,最后通过选取实验对象进行测试,证明了本映射机制的可行性.     

基于本体语义的西藏相关知识查询系统设计研究

本体语义理论提出了一套计算机处理文本语义的方法,建立了语义处理的理论架构。在此基础上可以产生多种应用,知识查询就是其中一种,以语义查询代替了关键字查询。本体语义所具有的静态知识源的以文本意义表征(TMR)为核心,将事件和对象通过语义关系链接起来,在此基础上进行查询推理更能够发挥语义的作用,并且能够自主学习,根据语义框架、预设、效果等挖掘出隐含知识。文章设计了基于本体语义知识查询系统和相关推理算法,根据真实的西藏领域新闻文本建立相关知识源,依靠本体映射消除歧义,通过事件和对象间的属性值对将数据关联起来,获得查询推理结果。还提出在数据密集型科学范式背景下加入数据驱动的研究方法,更能有效促进二者的结合,改进查询效果,提供知识服务。