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.     

基于贴近度的本体概念属性相似度计算

本体映射是实现异构本体相互操作的有效方法,其关键技术在于概念相似度的计算。属性相似度是衡量两概念相似度的重要依据,而属性间的贴近度反映了概念间的属性相似度。通过改进原有的贴近度计算公式,得到新锅属性贴近度计算方法,从而改进了本体概念间的属性相似度计算模型。实验表明,该方法具有较高的效率。     

一种改进的本体映射方法

针对目前本体映射中概念相似度计算所存在的问题，提出了一种改进的本体映射方法。该方法首先根据两个概念名称相似性过滤出最相关的概念，减少概念相似度的计算；然后基于概念实例、概念属性、概念关系计算概念相似度，并进行综合；明确了本体映射步骤；最后对相关工作进行了分析比较。     

一种改进的基于相似度的本体映射方法

本体映射是解决本体异构的通用方法.发现来自不同本体的元素间的关系的过程可以转化为它们之间的语义相似度的计算, 本文从名称、结构、实例、属性四个方面改进相似度计算方法,并给出融合的相似度计算公式,通过实验说明新相似度计算方法在实际应用中是有效的.     

基于核矩阵优化方法的本体算法

本体相似度计算和本体映射被广泛应用于查询扩展和图像检索中,已成为信息科学研究的热点内容,其核心为计算本体图中顶点间的相似度。用核矩阵表示本体图中每一对顶点的相似度,根据相邻顶点相似度大、不相邻顶点相似度小的特征,结合转换函数的光滑性得到核矩阵优化模型,求解模型得到最优核矩阵。将此方法分别应用于生物GO本体和数学学科本体,通过实验表明新本体相似度计算和本体映射算法有较高的效率。     

本体中概念间语义相似度和相关度混合计算方法

语义相似度计算广泛应用于自然语言处理中,但现有语义相似度计算方法没有充分挖掘本体结构中概念间的关系.笔者针对当前概念相似度计算的片面性和不完善性等不足,提出一种计算概念间语义相似度和相关度的混合方法.从有向边包含的特征属性对语义距离进行扩展,结合概念深度,将语义距离转换成语义相似度,通过引入概念间相关度计算,使最终概念语义相似度计算更加精确.并将该方法与人的主观判断结果进行比较,验证了该方法的可行性和有效性.     

跨本体概念间相似度的计算方法——MD4模型

MD3模型是一种系统的跨本体概念间相似度的计算方法,这种方法无需建立一个集成的共享本体。在MD3模型的基础上,充分利用本体对概念的描述信息,重点讨论了跨本体概念间非层次关系相似度的计算,把MD3模型扩展到MD4模型,使得概念间相似度的计算在理论上更全面、更精确。     

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。     

一种模糊概念相似度的计算方法

由于现有的经典本体映射方法以及相似度计算方法无法处理模糊信息,因此它们都无法计算模糊概念之间的相似度.为此,提出了一种新的基于向量空间模型的模糊概念相似度计算方法SimFC-VSM(similarityoffuzzyconceptbasedonvectorspacemodel).SimFC-VSM方法首先利用模糊本体中的模糊关系构建向量空间模型;然后将模糊概念表示成此向量空间模型中的向量;最后通过向量运算的方法来计算模糊概念之间的相似度.因此,所提出的方法SimFC-VSM可以有效地利用向量空间模型来计算模糊概念之间的相似度.     

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。     

基于变换模型的本体相似度计算与本体映射（英文）

本体相似度计算是信息检索的重要研究课题并广泛应用于计算机科学的诸多领域.运用变换模型提出本体相似度计算和本体映射的新算法.通过排序学习函数,将本体图映射成实直线,将本体图中的顶点映射成对应实数.通过比较本体图中顶点所对应实数的差值来判断两个顶点的相似程度.两个实验显示,所提出的算法对计算本体相似度和建立本体映射是有效的.     

基于变换模型的本体相似度计算与本体映射(英文)

本体相似度计算是信息检索的重要研究课题并广泛应用于计算机科学的诸多领域.运用变换模型提出本体相似度计算和本体映射的新算法.通过排序学习函数,将本体图映射成实直线,将本体图中的顶点映射成对应实数.通过比较本体图中顶点所对应实数的差值来判断两个顶点的相似程度.两个实验显示,所提出的算法对计算本体相似度和建立本体映射是有效的.     

应用本体领域构建FDI效应模型

本体作为语义基础被广泛应用于信息检索、人工智能、语义网络和知识管理等领域。针对目前评价体系模型构建中存在的静态性弊端,在研究中借鉴了软件系统框架的复用思想,利用本体领域概念进行领域规约及模型映射,将评价体系模型的构建与本体分析相结合,并首次将其应用于FDI效应模型的构建中,这对于社会学领域具有借鉴意义,同时也为构件库如何合理的自适应并装配所需构件提供了探索性的方法和路线。     

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.     

Integrated semantic similarity model based on ontology

To solve the problem of the inadequacy of semantic processing in the intelligent question answering system. an integrated semantic similarity model which calculates the semantic similarity using the geometric distance and informarion content is presented in this paper. With the help of interrelationship between concepts, the information content ofconcepts and the strength of the edges in the ontology network. we can calculate the semantic similarity between two concepts and provide information for the further calculation of the semantic similarity between user‘s question and answers in knowlegdge base. The results of the experiments on the prototype have shown that the semantic problem in natural language processing can also be solved with the help of the knowledge and the abundant semantic information in ontology. More than 90% accuracy with less than 50 ms average searching time in the intelligent question answering prototype system based on ontology has been reached. The result is vety satisfied.