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通过对大型复杂设备维修案例中的知识进行整理,抽象出维修领域知识,根据维修特点将知识分类并对案例内容模块化,形成案例基本信息、故障信息、原因信息、方案措施以及评价反馈等模块。本体表示方法能够为维修案例提供良好的语义共享和知识重用,建立以产品结构子本体、原因子本体、故障模式子本体、方案子本体为基础的本体库模型和基于本体的案例检索算法,并以汽车为原型进行了验证。 相似文献
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为了提高KNN检索策略的检索效率和检索结果的质量,提出一种改进的KNN检索策略。在引入图书馆领域本体和概念语义相似度度量技术的前提下,利用句法结构筛选不合理的案例以降低计算规模,从而提高案例的检索质量和效率,利用改进的微粒群算法优化概念语义相似度度量技术中的组合参数以提高KNN检索的结果质量。实验数据采用福州晓锋科技信息咨询有限公司提供的图书馆参考咨询测试数据。实验结果表明,相比于传统KNN和基于传统PSO的改进KNN方案有效地提高了案例匹配结果的查全率和查准率。 相似文献
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为了更好地实现基于分布式本体的知识共享, 提出了一个基于本体环境迁移(OCI)的方法. 该方法同传统的本体集成和映射方法相比, 能减少实现复杂度. 该方法可以分成3个阶段: 给定术语的语义环境确定, 本体术语之间的语义相似度计算以及本体环境迁移. 针对分布式本体的一个本地术语, 其本体环境可以通过使用语义相似度计算从与该术语最相关的本地本体中确定和抽取. 然后, 该环境将被动态地迁移到源本体以获取更丰富的语义信息. 采用多智能体技术, 开发了一个分布式知识共享系统(DKSS)以演示该方法的使用. 实验结果显示, 该方法对分布式本体知识共享是有效的, 不需要维护全局本体或复杂的本体映射, 因此具有更好的可维护性和可伸缩性. 相似文献
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寿先红 《濮阳教育学院学报》2013,(6):158-160
文章针对当前数字图书馆检索系统的弊端,深入研究了本体的概念、组成及在信息检索领域中的应用,给出了语义及语义相似度的计算方法.在传统数字图书馆检索系统结构的基础上,设计了加入本体语义层的新的检索系统构建模型,通过对该模型各功能模块的详细研究与设计,提出了一种新的基于本体语义的数字图书馆检索系统设计方法. 相似文献
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《乐山师范学院学报》2014,(5)
文章针对目前不良信息过滤系统缺乏语义分析的问题,结合基于领域本体的概念语义相似度计算模型,构建了一种基于语义分析的不良信息过滤系统。该系统从文档语义分析的角度,将统计和语义两方面因素进行了有效结合。实验证明本文提出的不良信息过滤系统较传统的信息过滤系统在滤全率和滤准率方面都有了一定的改进。 相似文献
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语义相似度计算在信息检索、文本聚类、语义消歧等方面有着广泛的应用。为提高信息检索的查全率与查准率,提出一种本体概念综合语义相似度计算方法。该方法在本体概念语义距离的计算中引入了多种权重因子,并且综合考虑了本体概念语义重合度、本体概念属性对相似度的影响。实验分析发现,该方法比传统计算方法更加准确、有效,具有一定的理论及实用价值。 相似文献
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传统句子相似度算法没有全面考虑句子结构与语义特征,影响相似度计算准确性,对此提出一种基于句法块向量的句子相似度计算方法。该方法综合考虑句子的语义信息与结构信息,首先构建两句子的语义依存关系树,然后进行一些被动转换等操作,最后根据词向量构建各个句法块向量并通过余弦值计算句子相似度。在常规句子对中进行测试实验,结果表明,综合句子结构与语义信息可提高相似度计算准确性。一般句子相似度计算正确率达到92%,比传统方法提高8%~10%。 相似文献
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本文就利用地理本体的强大的知识表达能力来表达地理时空信息的语义关系和时空关系进行了探讨,同时使用基于本体的多维地理时空信息的分类方法和描述逻辑语言OWL在Protege本体构建工具中构建了地理时空信息本体。 相似文献
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由于信息资源缺少统一的语义描述,直接基于关键词的传统信息搜集方式使得用户难以高效地获取所需的信息资源,所以这种信息搜集技术已经不能满足用户在语义层次上的需求.知识本体(the ontology)是共享概念模型的明确形式化规范说明,能够以一种明确的、形式化的方式来表示领域知识,提高异构系统之间的互操作性,促进知识共享,由于本体具有良好的概念层次结构和对逻辑推理的支持,所以两者的结合是一个研究热点.本文通过对信息搜集的现状及其所面对的挑战的介绍,结合语义网中本体的具体特点,以计算机课程资源为应用的切入点,较详细地阐述了如何利用本体方法实现知识的组织,并且对组织后的知识结构进行有效的访问. 相似文献
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在信息集成过程中,本体解决了异构信息的语义异构问题,实现了信息语义上的互操作。在分析定制转换、集中复制、中间件等信息集成方法的基础上,介绍了一种基于Ontology的信息集成模型,通过实例介绍,向用户提供获取数据的统一接口。 相似文献
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为提高推荐算法挖掘数据长尾信息的能力,降低推荐结果流行度,使推荐结果更多样,在传统协同过滤推荐算法基础上,分别将热门项目与活跃用户的惩罚因子引入相似性计算中,依据准确度、覆盖率、流行度等评价标准,在上海某电商平台销售数据集上进行比较,并通过多组实验验证不同参数对推荐算法的影响。结果显示,加入惩罚因子后基于用户的协同过滤推荐算法在N值取10、K值取3时,流行度为3.97,比传统方法降低了7.31%;加入惩罚因子后基于项目的协同过滤推荐算法在N值取10、K值取3时,准确率为7.65%,比传统方法提高了5.25%。由此证明加入惩罚因子的协同过滤推荐算法在保持算法准确率的同时,可在一定程度上降低推荐结果流行度。 相似文献
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随着Internet的快速发展,网上的信息呈指数级增长,面对浩如烟海的信息源,人们迫切需要能够快速、准确、经济地查找某个主题全部信息的信息检索系统。但是目前传统的信息检索工具存在返回信息过多或漏检有用信息的现象,根本无法满足用户的检索要求。以本体为基石的语义网的出现,为实现信息检索提供了一种全新的方法,能够大大提高检索的查全率和查准率。 相似文献
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语义Web强调对网络资源附加可供机器理解和处理的语义信息,使人与电脑之间更好地协同工作,同时也使资源的大规模重用和自动化处理成为可能。近年来,随着语Y,．Web技术的不断发展,各种e—Learning平台（适应性学习系统、智能导师系统、语义化知识社区等）纷纷尝试引入语义技术,为用户提供更加个性化和智能化的学习服务。学习元平台（LCS）基于语义化组织的学习资源,应用语义Web体系框架中的本体技术和推理技术,构建了包含OntologyAPI层、语义层、标注层和推理层的语义技术框架。依托该框架,LCS分别在学习资源的有序进化控制、学习资源的动态语义关联、学习资源的动态语义聚合、学习资源的适应性推荐、学习资源的语义化检索以及社会认知网络的动态构建等方面进行探索性研究,实现从资源的语义化组织到具有更强智能性和个性化的高级应用服务。这些应用实践表明,将语义技术在e-Learning系统中推广应用,需要积极引入外部开放、成熟的本体和更多高级应用服务,集成具有较强针对性和运行效率的推理机,在人工标注和自动标注相结合的基础上,关注资源和用户的语义化表征,重视情境模型的设计和情境本体的构建。 相似文献
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针对信息集成中的语义异构问题,提出了一个基于本体的语义信息集成模型OSII,并给出了逻辑框架.OSII采用混和本体方式建模,以OWL描述本体,通过局部本体与全局本体之间的映射获得多源统一视图.提出了一种基于树结构的多策略本体映射算法,该算法包含4个步骤,即预处理,名称映射,子树映射和映射矫正.其特点在于:按照数据类型分类进行映射,并采用启发式规则,提高映射效率;同时考虑概念的语言相似性和结构相似性,提高相似度计算的准确性;采用迭代矫正,最终得到正确而完整的映射对.通过一个挑战性的实例说明了算法的有效性.OSII能很好地解决信息集成中的语义异构难点,实现多信息源之间的互操作. 相似文献