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《西安工业大学》 2010年
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基于机器学习的本体概念映射研究

李琼  
【摘要】: 本体在信息集成、语义网和知识管理等领域中被认为是重要的理论基础。然而,在很多情况下,不同领域对许多相同概念会定义出不同的本体,甚至在同一领域,不同机构定义出的本体也往往各不相同。因此,本体间的异构问题也就显现出来。要解决本体间的异构问题,实现不同本体间的互操作,从而实现基于本体的知识共享与集成,就必须在本体间架起映射的桥梁,也就是通常所说的本体映射。 本文对已有的本体映射方法进行研究,分析其特点及存在的问题,并对本体映射中概念相似度的计算方法进行改进,从而提高本体映射的通用性、适应性和相似度计算方法的全面性。最后,在此算法基础上设计了本体映射架构。 本文充分考虑了本体概念的实例、层次结构关系以及属性等信息对相似度计算的影响,设计出一种综合的语义相似度计算模型。即分别从概念名称、属性、实例的角度对概念的相似度进行计算,然后将三个相似度分量加权值综合,得到概念间的综合的语义相似度。本文的创新之处,是在语义相似度计算中引入机器学习方法。本文中的结合机器学习的本体概念映射方法使本体概念语义更好地得到匹配,并在果品领域经过实例的应用,其效果还是客观的。其中在本体映射匹配研究中,机器学习发挥了很大的作用,对语义重叠的概念进行高效率的推理匹配,为在本体异构环境下实现信息语义上的互操作提供了一种解决的途径。
【学位授予单位】:西安工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP181

【参考文献】
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