一种基于本体的关联规则挖掘方法

关联规则可用于指导企业商务决策,针对关联规则挖掘的支持一置信框架会产生冗余规则的问题,该文提出了一种本体统计相关性与语义相关性相结合的关联规则挖掘方法。该方法以关联规则挖掘为目标,首先建立领域本体,并集成一个更为通用的本体系统辅助关联规则的挖掘,综合考虑本体的统计相关性和语义相关性定量计算规则相关度。应用客观兴趣度和主观兴趣度约束无趣规则的产生。与已有的方法相比,该方法有效地处理了冗余规则,实现了基于语义的知识表示。同时,该方法在心血管疾病辅助诊断系统中应用验证了其有效性和优越性。     

基于本体的模糊关联规则算法

模糊关联产生的大量候选数据项集使得在大型数据库中数据处理效率很低;提出基于本体的模糊关联规则挖掘系统;通过利用领域本体提高模糊关联规则挖掘效果,改变了挖掘算法,提出新规则．实验表明得到的新规则更有意义．     

基于关联规则和语义规则的本体概念提取研究

为解决基于非结构化文本的中文领域本体概念提取效率和准确率不理想的问题, 提出了一种基于关联规则和语义规则的领域本体概念提取方法。利用领域一致性和相关性检查以及关联规则分别获取候选概念和关系集合, 计算候选概念在领域术语关系中的深度和广度, 利用深度和广度信息反馈概念隶属度的思想, 定量分析术语与领域的隶属程度, 进行本体概念的领域隶属度检查, 完成领域本体概念的提取。实验结果表明, 该方法提高了领域本体概念的提取效率和准确率, 具有可行性和合理性, 领域本体概念的提取准确率提高了12%左右。     

基于领域本体的知识关联研究

引入本体概念,对领域本体的各种关联做了详细地分析,并给出了概念层次树的关联测度．领域本体各种关联及其推理规则为智能化教学系统实现智能学习导航提供了理论依据．     

基于领域知识的冗余关联规则消除算法

关联规则挖掘算法用于从大型数据库中提取感兴趣的规则,然而,在领域知识中已经能清晰表示的知识并没有被充分考虑,关联规则挖掘算法提取的规则中包含了大量已知的关联性,从而产生了很多冗余规则.文章提出一种算法DKARM,同时考虑了数据本身以及相关的领域知识,以消除在领域知识中清晰表示的已知关联性.实验表明,该算法合理消除了冗余规则,有效降低了规则数目.     

一种基于关联规则的缺省规则挖掘算法

传统的基于Rough集的缺省规则挖掘算法须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类，挖掘效率低．为此，本文引入相容关联规则和决策关联规则的概念，提出基于关联规则的缺省规则挖掘算法——DRMBAR，该算法借助FP-tree存储结构挖掘出决策关联规则，并用相容关联规则性质对决策关联规则进行有效修剪后生成相应的缺省规则,DRMBAR可有效地过滤噪声、提高缺省规则挖掘效率，且克服了传统算法依赖于主存的限制，为缺省规则的挖掘提供了一种新的框架。实验结果表明该算法是有效且可行的。     

一种挖掘广义模糊关联规则的方法

基于模糊类层次的概念,讨论了模糊关联规则支持度和置信度的计算,给出一个挖掘广义模糊关联规则的算法,并说明其应用.     

图像数据库中一种基于OBFM的关联规则提取算法研究

针对传统的图像检索方法基本都是基于图像的固有特征而进行的,检索结果都存在较大误差,提出了一种OBFM（Ontology_Based Feedback Model）方法,首先得到基本相似图像库,然后采用DEDE原则进行特征元素的提取,并在此基础上进行关联规则提取．该方法大大提高了图像检索的准确率．     

一种基于不动点的关联规则挖掘方法

本文基于不动点理论,给出了关联规则挖掘的一些基本结论,进一步丰富了数据挖掘的基本内容.     

一种更新关联规则的方法

数据挖掘中IUA算法存在遗漏频繁项目集致使有的关联规则挖掘不出来的问题，本文对其产生的原因进行了分析和讨论，提出了改进的方法，同时给出一种更为高效的关联规则更新算法HIUA。     

基于叙词表的领域本体半自动构建的研究和实现

如何组织、管理和维护海量的信息资源并为人们提供高效优质的信息服务,本体(ontology)作为一种能在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具,为解决这一问题提供了新的途径,已受到国内外研究人员的广泛关注.对本体和叙词表的相关知识进行了详细论述,并利用网络本体语言(Web Ontology Language,OWL),将叙词表中的叙词及词间关系进行了表示和描述.设计和实现了一个转化系统,能够自动地将叙词表中的知识结构和语义关系转化到领域本体中.     

一种基于本体的信息检索方案

描述了一种基于本体的信息检索模型,通过构造领域本体来有效提高系统对自然语言文本的理解能力,具体介绍了查询模型中三个抽象层的设计及使用,最后利用聚合函数对查询结果进行合并与评价,使用户最终得到与检索要求内容匹配度较高的文档。     

基于WORDNET的领域本体半自动构建研究

本体在语义网中发挥着关键作用,针对当前人工构建本体的缺点和自动构建本体的不可实现性,提出了一种重用WORDNET的半自动构建方案,可以有效运用于领域本体的构建。     

领域本体构建的方法研究

分析了当前领域本体建设中存在的问题,给出了领域本体建设的一般方法,并对其中一些关键的技术作了介绍,通过这些论述,阐明了面向语义Web的领域本体建设的基本情况,为创建面向语义web的本体提供了基本知识。     

基于扩展主题词表的页岩气领域本体构建研究

我国地质资源丰富,但资源标准化程度低、语义不一致、应用难度大。因此,按知识结构组织地质资源是地质信息管理和服务的重中之重。随着互联网技术的不断发展,基于本体的语义检索技术逐渐成为知识服务的基础与热点。与以往基于主题词表的领域本体构建方法不同,对主题词表进行了全面的扩展,概念上参照《页岩气知识读本》、《非常规油气地质》等书进行归并增删;关系上除保留《石油主题词表》的"用代分属参"基本关系外新增了方法、定义等描述信息;同时设计添加了主题词表所不具备的实例。通过一系列的概念扩展、关系扩充、属性定义和实例添加,最终清晰地展示了页岩气领域的知识脉络,为领域知识服务奠定了坚实基础。     

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。     

基于本体和规则的产品配置系统研究

产品配置是实现产品快速定制和提供个性化服务的一种有效手段,而配置知识的获取、表达和推理是实现产品配置的关键.在分析当前配置设计中存在问题的基础上,提出了一个基于本体和规则的产品配置设计解决方案.首先分析了配置设计中不同的知识类型,提出了一种基于粗集的规则获取方法;然后采用OWL/SWRL对产品配置本体和配置规则进行知识表达;最后以JESS为推理引擎实现了配置知识的推理.通过电梯配置设计原型系统的开发与应用,进一步说明了该方法的可行性.     

Construction of domain Web classification ontology based on suggested upper merged ontology

Aiming at the problem of merging heterogeneous semantic taxonomy emerged in Web information integration, a method of building Web classification ontology （WCO） has been proposed. A WCO that is logically consistent with the suggested upper merged ontology （SUMO） is defined, together with axioms needed to classify Web pages. WCO can be used as a foundation of merging heterogeneous semantic taxonomy, and could be used to support Web information integration and classification based Web information retrieval.