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基于语义网的本体相似度算法研究

闵江  
【摘要】:随着网络时代的快速发展,信息资源的快速增加,用户对信息资源的筛选和利用,已经成为人们信息生活中的一个日趋严重的问题,而信息资源的相似度计算则能对这个问题的解决提供很好的帮助。现在的语义相似度计算已经取得了很多进展,但同时其还有一些缺点是由其先天性的技术缺陷造成的,其忽略了节点中的语义。每一个节点都含有特定的语义,不同的节点其结构、定义、所处文档的层次可能不同,但其语义可能是相似的。 为了解决这些问题,本论文分析了XML的语义问题,并提出了一个基于XML2OWL的从XML文档到OWL文档的生成方法。在该方法的基础上我们提出了一个改进后的基于本体的语义相似度计算方法,由于XML的结构性,该公式充分考虑了影响语义相似度的五大主要因素——概念,密度,语义权重,深度,和非层次结构下的语义权重,并通过实例比较设定了因素中的影响参数,使其能够适用于大多数文档情况。为验证该公式相比传统的语义距离公式的效果的提升,我们应用实例仿真对该公式进行了验证。实验结果表明,该方法在文本的语义相似度处于[0.4,0.8]时,改进后的计算方法能够更好的区分出文档节点之间的相似度,给予文档更好的聚类。


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