基于Web挖掘的领域本体自动学习

为获取领域本体并量化概念关系的可信度,提出了一种基于Web挖掘的学习模型.通过可扩展的模式集和分布语义模型获取本体主干,使用关联规则发现概念间的一般关系,对候选本体进行修剪和合并.模式可信度、概念语义距离与关联特征决定了概念间关系的可信度.通过"文本分析-本体获取-文本扩充"的迭代过程,优化模型参数和阈值.该模型解决了现有本体学习方法对词典或核心本体的依赖性、以及不能对关系进行可信度量化的问题.实验证明了所提出模型的有效性.     

基于地理本体的综合语义相似度算法

顾及到地理领域语义相似度计算模型考虑因素过于单一、主观性较强等问题,针对本体模型的结构特点,提出一种计算节点密度的新方法,并从模型概念间的关系类型、节点密度、节点深度等方面分析本体概念相似度的计算,将其归并为距离因素.基于本体层次网络结构计算语义信息量,该方法不依赖于专家经验,具有客观性.结合语义距离、信息量、属性等影响相似度的因素,提出一种计算概念问语义相似度的综合算法,该算法考虑到不同的影响因子在语义相似度计算中的重要程度不同,从而赋予地理本体关系不同的权值.通过对土地利用分类中实体的语义相似度进行实例验证,表明提出的算法能有效改善语义相似度计算的准确性和有效性,能够获得更符合认知的信息检索结果.     

SCORM模型资源实体整合算法设计

对SCORM学习资源间的关系描述进行充分的挖掘,对资源本体间的关系类型和关系性质进行了划分和刻画,给出了资源本体的语义相似度度量方法和学习资源搜索算法,并在此基础之上,设计了SCORM模型中资源实体整合算法.     

扩展主题图本体融合策略与算法

针对分布式建立与存储的领域本体主题图在融合过程中的语义与结构重复问题以及冗余信息的判断与消除问题,提出了基于语义词典与语料库相结合的主题图融合算法(TMMC),给出了概念相似度计算以及同义关系、整体部分关系等的处理方法.对本体中概念进行基于HowNet语义词典及其他语义词典的多层次相似度计算,定义概念间不同语义关系的融合规则,针对专业领域本体中大量术语词典未收录的问题,提出基于语料库的概念相似度算法,并对计算机教育专业领域扩展主题图进行了融合实验.实验结果表明,TMMC提高了融合的准确率与查全率.     

基于“角色”和“关系”的时间Ontology构建

针对现有时间本体缺少基本本体理论依据的缺陷,在分析了时间本体中的概念的公理后,提出了基于"角色"和"关系"构建时间本体的思想,明确区分出了角色概念,解决了潜在的语义混乱的问题.并用本体构建工具Hozo实现了时间本体,为语义网中网页的时间内容和网络服务的时间属性的表示提供了依据.     

基于差分进化算法的语义查询扩展技术

目的提高扩展词与用户查询在语义层面上的关联,解决歧义扩展问题。方法基于差分进化算法的语义查询扩展技术先利用领域本体提供的领域背景知识来获取候选扩展词集,然后通过分析用户日志来获取用户检索偏好信息,最后利用差分进化算法确定同用户检索意图最相符的扩展词集。结果比起前沿的局部上下文分析方法,基于差分进化算法的语义查询扩展技术能够确定更高质量的扩展词集。结论利用用户日志和本体中概念间的语义关系作为背景数据来过滤无关的扩展词可以有效提高后续语义扩展过程的效率,差分进化算法能够有效排除同用户检索意图无关的词集并确定高质量的扩展词集。     

基于领域本体的语义相似度计算方法研究

介绍了本体的相关知识和3种不同的领域本体语义相似度算法,针对这3种算法的视角和优缺点提出了改进的基于领域本体的语义相似度计算方法。该方法综合考虑语义距离、概念特征和信息量中多种语义相似度计算影响因素,较真实地反映了概念间的语义关系。     

基于MapReduce计算框架的文档领域本体模型构建

针对传统文档表示模型中语义关系缺失、特征词权重计算单一及海量数据的实时处理等问题,基于领域本体概念间的语义关系,结合MapReduce框架,提出一种特征权重自适应增强的文档领域本体模型(EAS-VSM)构建算法。该算法通过构造概念语义关系矩阵,将领域本体中概念之间的语义关系增强至每一个概念特征词中,从而实现概念特征词权重的自适应增强。实验结果显示,算法的加速比和可扩展性两项指标与数据规模呈明显的线性关系,证实模型的并行算法性能良好,且相较于传统的VSM和LSA模型,EAS-VSM模型计算的结果与专家经验更为接近,更能反映文档间的相似程度。     

基于本体的空间信息集成

提出了将本体的思想和方法引入到空间信息集成的思路,以解决当前地理信息系统中的各种异构问题.研究了地理本体模型的建立和表示,并在此基础上提出了一种面向空间信息集成的地理本体比较方法,其核心思想是从结构和语义两个方面对地理本体中的概念进行比较,其中从结构方面对概念进行比较主要是对概念的名称进行比较,而从语义方面对概念进行比较主要是确定在地理本体中概念之间的语义关系.     

基于模糊本体的智能交通系统知识建模

为有效处理交通知识建模中的模糊与不确定现象,提出包括领域本体与顶层本体的模糊本体模型.在领域本体中引进模糊概念属性值,并将普通的概念关系扩展为模糊关系与直觉模糊关系.顶层本体基于模糊语言变量的形式化表示,考虑了模糊概念间的实质性语义关系:集合关系、序关系与等价关系.以交通事故分析与预测系统为例,建立交通知识本体模型与基于语义的信息检索系统.该模型可有效进行智能交通系统的知识建模,有利于语义Web环境下智能交通的信息管理与知识管理.