基于语义距离的领域本体概念相似度研究

简要介绍了本体的概念及其分类,在提出的基于语义距离的领域本体概念相似度计算方法中,充分考虑了影响语义距离计算的四大因素,还考虑了概念相似度计算的非对称性,能够较真实地反映概念之间的语义关系.     

领域本体中的概念相似度计算

借鉴计算语言学中的语义距离思想,提出了RDF Schema构词所描述的本体概念相似度计算方法,并利用该方法对农业知识本体(AO)所描述的部分概念进行了相似度计算和分析.结果表明,该方法可以定量地分析概念、特性之间的相似度,并可以指导基于领域知识本体的语义查询中的概念集扩充和查询结果排序.     

本体映射中概念相似度的计算

本体是客观世界知识的表现形式,如何实现本体之间的知识共享和重用,成为了语义Web发展的关键．在分析现有相关技术的基础上,借助语义相似度度量技术找到不同本体间相同或相近的概念对的计算方法,同时用于本体映射过程中．实验证明,该方法具有良好的效果．     

基于本体的上层概念间相似度计算的研究

针对本体对其上层概念进行了具体划分,单纯地计算概念间语义相似度不能满足实际应用需求的问题。提出一种基于本体底层概念间相似度计算上层概念间相似度的方法;该方法通过比较底层概念间相似度获得初始上层概念间相似度,然后结合影响概念间相似度的密度系数,完成上层概念间相似度计算。实验结果表明了该方法有效。     

基于领域本体的语句相似度研究

语句相似度计算是设计和实现智能答疑系统的关键技术.由于智能答疑系统一般面向受限领域的特点,在构建出其领域本体的基础上,利用本体语义树计算词汇相似度,从而计算出语句的语义相似度.最后,设计了一个实验模型验证了该语句相似度算法的有效性.     

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。     

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.     

一种改进的基于领域本体的概念语义相似度算法

首先,分析相似度计算的几类方法,然后提出一个改进的基于本体的相似度计算方法。方法同时考虑了与被评估概念相关的所有上下位关系,本体中的有向边和概念属性。经实验验证,该方法简单有效。     

基于OWL的本体映射中概念相似度计算方法的研究

随着网络上的本体越来越多,为了实现不同本体间的知识重用和共享,需要在本体间建立映射。而建立映射的关键在于找到概念相同或相近的实体对。借鉴计算语言学中的语义距离思想,提出了基于OWL构词所描述的本体概念相似度计算方法,该方法充分考虑了概念本身、概念属性、概念所处的层次结构和概念的OWL语义四个方面的语义相似度。     

一种优化的综合本体相似度计算方法

本体映射的研究,主要集中在概念相似度计算部分。文中针对目前相似度计算存在的一些问题,提出了一种优化的综合计算方法——CAIRSim。该方法通过候选概念策略的方式减少参与计算的概念数,然后分别基于候选概念的属性、实例和关系来计算概念的相似度,并进行加权综合得到概念相似度。     

煤矿本体的语义相似性研究

为了在信息检索中,从语义层面全面理解用户查询意图,提高信息的查全率和查准率,提出了基于本体的语义相似性和相关性计算方法。该算法充分考虑了本体模型结构的特点和本体间语义距离、本体密集度等因素对语义相似性的影响,提高了信息检索性能。以煤炭矿井工程的知识体系为例,建立了本体库模型,并设计了本体库的树状内存数据结构。通过实验仿真计算验证了本体相似性算法的有效性。     

基于领域约束本体的语义相关度计算研究

语义相关度计算是信息检索、文档分类和聚类、推荐系统、机器学习等诸多领域的关键技术之一。研究基于地学领域本体,综合考虑了本体层级信息量、本体拓扑结构等基础上,引入约束性本体,实现相关度计算算法。实验结果表明,加入约束性本体条件下实现的算法,相关度计算结果明显提高。     

一种优化的基于领域本体语义距离的概念相似度计算模型研究

针对概念相似度计算方法存在的不完整性和片面性的问题,通过对现有概念相似度几种计算方法分析与研究,提出一种优化的基于领域本体语义距离的概念相似度计算模型.该模型综合考虑了概念之间的关系、有向边节点密度、层次深度、方向因子等因素对概念相似度计算的影响,通过分析,优化后的模型有效地提高了概念相似度计算的准确性.     

基于本体的概念相似度计算模型研究

概念相似度研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容.通过对传统相似度计算方法进行分析,提出了一种改进的概念相似度计算模型.该计算模型在计算相似度时不仅改进了语义距离、层次差、语义重合度的计算方法,还考虑了节点密度和有向边类型对相似度计算的影响.实验结果表明,该方法充分利用了本体层次树的结构特点来计算概念之间的相似度,全面地量化了本体概念节点间的语义相似度,提高了概念间相似度计算的准确性.     

基于本体的初中数学大纲知识表示方法研究

目前领域本体的构建,还缺乏系统有效的针对特定领域的工程化的方法。本文介绍了本体相关的基本理论,结合斯坦福大学的本体构建七步法实现了基于本体的初中数学大纲知识表示,分析和归纳了领域本体构建的一般步骤和方法,并对本体构建方法存在的问题提出了看法。     

基于图学习的本体概念相似度计算

根据边的类型、顶点深度、边的密度和强度以及边关联的两顶点的属性计算有向边的权重,通过图学习正则化模型得到优化函数.将本体结构图中每个顶点映射成一个实数,通过比较实数间的差值判断两概念的相似程度.实验表明该方法对于计算本体概念间的相对相似度是有效的.