面向信息隐藏的二维工程图相似度方法

摘要：基于粗糙集理论,对面向信息隐藏的二维工程图相似度度量方法进行了研究．该方法首先将二维工程图实体属性分为三种类型：数值型、枚举型和依赖型,分别计算出各属性的局部相似度,再利用粗糙集理论计算各个属性在二维工程图中的比重权值,最后得到整体相似度的度量方法．分析与讨论的结果表明,该方法能较好地度量二维工程图在嵌入水印前后...     

程序代码相似度自动度量技术研究综述

程序代码相似度的自动度量不仅可以检测程序代码的抄袭问题．还可以辅助实现作业批改的自动化或试卷评阅的自动化．介绍了程序代码相似度自动度量技术．以及国外的几个程序抄袭检测系统的设计与实现方法．     

一种基于混合语义相似度度量方法的本体元匹配技术

目的通过混合多种语义相似度度量方法来提高本体匹配的质量。方法构建一种新的语义相似度度量方法的组合框架,综合考虑组合过程中存在的2种情况来提高混合语义相似度度量方法的有效性。结果通过同国际本体匹配结果评价竞赛(Ontology Alignment Evaluation Initiative, OAEI)参与者的比较结果表明本文所提出的方法是有效的。结论本文提出的混合语义相似度度量方法能够有效组合基于知识库和字符串的语义相似度度量方法以识别异质的本体概念,从而提高本体匹配结果的质量。     

基于AST的程序代码相似性度量研究

针对程序代码相似性检测度量忽略程序语义、出现无效度量的问题, 提出一种基于抽象语法树(AST：Abstract Syntax Tree)的程序代码相似性度量方法。通过预处理去除生成AST时的冗余信息, 再进行词法语法分析, 得到相应的AST; 然后通过自适应阈值的选取方式, 利用AST遍历得到的程序属性、 方法序列, 对AST进行相似度计算, 最终判定是否抄袭, 生成相似度检测报告。实验结果表明, 该方法能有效检测Java程序代码的多种抄袭行为。     

最长公共子序列算法在程序代码相似度度量中的应用

阐述了最长公共子序列算法在程序代码结构相似度度量中的应用,列举了两种计算最优值和一种获取最长公共标识符子序列的算法.根据最优值得到结构相似度值,进而可以查找出结构相似程序对.最后探讨了程序代码相似度的实际应用.     

面向医学领域的概念语义本体相似度度量理论与方法研究

领域本体概念相似度已被广泛应用于医学诊断知识库,为克服概念交互过程中所存在的概念度量准确率较低以及领域概念相似度语义融合不充分等问题,提出面向医学领域的概念语义本体相似度度量理论与方法。立足于领域本体结构特征,首先分解了概念层次结构所包含的语义信息,提出基于属性的计算模型,然后在结构层次中求出概念间的最小不可约集合,通过对集合中的语义模型引入调节因子,提高领域概念的融合效率。算法分析以及实例证明该方法能有效提高本体概念融合的准确性。     

基于本体和向量空间模型的服务相似度度量

提出了一种应用本体层次树和向量空间模型生成服务间相似性的度量方法,该方法能够在语义层次上获取更加符合人类直观认识的不同服务间的相似度,通过与传统相似度度量方法的对比,验证了该方法的有效性．     

本体概念相似度加权综合计算模型

针对现有本体映射过程中相似度计算方法的精度及效率的不足,提出一种新的综合概念相似度算法模型,该算法分别对本体概念的名称、属性和实例相似度进行计算,过程中融合了信息增益和聚类集方法,并最终对三种相似度量结果加权综合。实验表明,算法得出的概念相似度计算结果在合理性和准确率上都有所提高。     

结合本体的贝叶斯网络信息检索模型的研究与实现

针对信息检索模型检索性能的问题,将本体及本体语义相似度度量方法运用于基于贝叶斯网络的信息检索模型中,通过利用领域本体表达信息的规范性及本体语义推理的准确性对查询需求进行扩展,提高查询的性能。给出了信息检索模型和概念语义相似度计算及查询检索方法与过程,实验证明该方法在一定程度上能够提高检索系统的性能。     

本体领域综合概念相似度计算中的权重确定方法

利用粗糙集及条件信息熵的相关理论,针对基于相似度计算的本体映射方法在相似度融合时权重过分依赖专家参与等问题,给出一种自动确定权重的策略,并通过实例验证了该方法的可行性.该方法充分考虑在信息量不确定情况下,用各属性对系统信息熵的影响程度确定各属性在当前信息系统中所占的权重,从而使本体的自动化映射和语义网的实时服务成为可能.     

Combining rough set theory and instance selection in ontology mapping

This paper presents a novel ontology mapping approach based on rough set theory and instance selection .In this appoach the construction approach of a rough set-based inference instance base in which the instance selection （involving similarity distance, clustering set and redundancy degree） and discernibility matrix-based feature reduction are introduced respectively; and an ontology mapping approach based on multi-dimensional attribute value joint distribution is proposed. The core of this mapping aI overlapping of the inference instance space. Only valuable instances and important attributes can be selected into the ontology mapping based on the multi-dimensional attribute value joint distribution, so the sequently mapping efficiency is improved. The time complexity of the discernibility matrix-based method and the accuracy of the mapping approach are evaluated by an application example and a series of analyses and comparisons.     

面向函数的代码克隆检测

在软件开发过程中绝大多数克隆代码集中在函数内部,为了更加快速有效地检测出克隆代码,提出了一种基于函数内部特征矩阵的代码克隆检测算法。该算法通过提取函数内部特征,从而达到将具体代码的比较转化为对特征矩阵进行相似度计算。实验结果表明,该算法可以检测出所有克隆函数,并与基于字符串代码克隆检测算法和基于串匹配的程序代码相似性识别方法相比,该算法在运行时间及精度上均优于基于字符串代码克隆检测算法和基于串匹配的程序代码相似性识别方法。其次,通过使用N-grams算法对函数名进行相似度检测,使得该算法在运行效率上得到了显著提升。     

Bridge Ontology： A Multi-Ontologies.Based Approach for Semantic Annotation

Representing the relationships between ontologies is the key problem of semantic annotations based on multi ontologies. Traditional approaches only had the ability of denoting the simple concept subsumption relations between ontologies. Through analyzing and classifying the relationships between ontologies, the idea of bridge ontology was proposed, which had the powerful capability of expressing the complex relationships between concepts and relationships between relations in muhi ontologies. Meanwhile, a new approach employing bridge ontology was proposed to deal with the multi ontologies-based semantic annotation problem. The bridge ontology is a peculiar ontology, which can be created and maintained conveniently, and is effective in the multi-ontologies based semantic annotation. The approach using bridge ontology has the advantages of low cost, scalablc, robust in the web circumstance, and avoiding the unnecessary ontology extending and integration.     

基于BMRM迭代排序方法的本体学习算法

本体作为一种结构化数据存储和表示模型已成为信息检索领域的研究热点,并被应用于生物医学、地理科学、社会科学等诸多领域。提出基于BMRM迭代排序学习方法的本体相似度计算和本体映射算法,利用BMRM迭代得到最优参数向量,由此得到排序函数,将本体图或多本体图中的顶点映射成实数,通过两顶点对应实数间的差值来确定它们对应概念间的相似度。最后,将算法分别作用于GO本体和计算机软件本体,通过实验数据对比说明新算法对特定的应用领域具有较高的效率。     

基于Wup的语义相似度计算的全局本体语义

异构数据集成领域大量应用了本体研究方法来解决数据语义异构问题,其中有不少的语义相似度计算方法.因此,在WordNet环境下的语义相似度计算方法上,提出了Wup语义相似度计算模型框架用以解决两个局部本体之间的语义问题,并提出了构建全局本体的语义分析方法.     

本体映射中概念相似度计算的改进

通过对目前各种本体映射方法的分析,提出一种改进的本体映射的方法.该方法考虑了概念的名称、实例、属性、关系对相似度计算的影响,使概念相似度的计算更加全面、准确.     

基于多数据源的知识图谱构建方法研究

针对多数据源的融合应用,构建了基于多数据源的知识图谱.首先,对不同领域内的数据源构建相应本体库,并将不同本体库通过数据融合映射到全局本体库;然后,利用实体对齐和实体链接方法进行知识获取和融合;最后,搭建知识图谱应用平台,提供查询和统计等操作.在实体对齐方面,利用传统的基于相似性传播实体对齐方法,获得良好的实体对齐效果;在实体链接方面,提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法,实验结果表明,在预测准确率上取得较好的结果.     

Ontology Mapping Based on Bayesian Network

Ontology mapping is a key interoperability enabler for the semantic web. In this paper,a new ontology mapping approach called ontology mapping based on Bayesian network( OM-BN) is proposed. OM-BN combines the models of ontology and Bayesian Network,and applies the method of Multi-strategy to computing similarity. In OM-BN,the characteristics of ontology,such as tree structure and semantic inclusion relations among concepts,are used during the process of translation from ontology to ontology Bayesian network( OBN). Then the method of Multi-strategy is used to create similarity table( ST) for each concept-node in OBN. Finally,the iterative process of mapping reasoning is used to deduce new mappings from STs,repeatedly.