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1.
随着各种本体构建方法和诸多实验本体的相继涌现,以跨本体通信、跨本体协同为目的的本体对应相关研究在近年来受到国际学术界的普遍关注.为了最大限度复用现有本体,解决本体对应中跨本体映射的核心问题,在对当前本体映射中概念相似度的计算方法进行梳理和总结的基础上,提出了以"基于概念格的对象-属性相似度(object-attribute similarity based on concept lattice,OASBCL)"法计算跨本体映射中概念的相似度.通过对该方法在跨本体映射中的应用举例,阐明了方法的有效性.并在此基础上从概念格与本体互补、相似度要素指标、映射性质三个方面对该方法进行了讨论.以尝试探索一种能够支持异构本体间跨本体映射的形式化的概念相似度计算方法. 相似文献
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针对不同领域本体之间存在的异质性,以及本体之间存在语义分歧、难以协同操作,从而影响本体复用与知识共享的现实问题,以当前成熟的领域本体为研究对象,通过在共同语义基础上对异质领域本体的概念格解析,在不破坏偏序关系的情况下获得本体中相关概念的外延与内涵,进而借助基于对象(外延)与属性(内涵)的概念相似度计算方法建立跨本体的映射,并最终构建多本体协同知识地图,实现跨越异质本体的知识呈现与知识检索. 相似文献
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基于本体构建的协同推荐研究 总被引：2，自引：0，他引：2
通过构建领域本体,利用用户兴趣与领域本体中概念的映射关系,构建用户兴趣本体,发掘用户兴趣模式。研究用户兴趣本体相似度的计算方法,并通过用户兴趣相似度进行垂直加权,通过时间新颖度进行水平加权,从而利用改进的加权关联规则挖掘算法对用户感兴趣的领域本体中的概念进行挖掘,实现面向内容的协同推荐。 相似文献
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传统的专家识别系统大多采用一组带权重的关键词来表征专家的专长,然而这种基于关键词的专长描述不足以概括专家的研究主题。提出基于领域本体概念的专长表示方法,通过构建相应的领域本体来描述领域核心概念和概念间关系,利用谷歌距离来计算关键词到本体概念的语义相似度,完成关键词到概念的映射,从而得到基于本体概念的专长表示。 相似文献
5.
通过对馆藏资源本体相关定义和特点进行分析,在传统语义相似度计算方法的基础之上,提出了一种综合的基于馆藏资源本体模型的语义相似度算法。并构建了竞争情报资源本体,对该算法进行了实例分析。该算法为馆藏资源本体的语义相似度计算提供了一种有效的量化途径。 相似文献
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大多网页都是基于服务器端模板生成的,所以在同一个站点经常看到很多外观相同内容相似的网页.HTML是一种半结构化的标记语言,每个HTML网页都对应一个DOM树结构.网页的相似性表现结构上就是结构相似性.研究网页结构相似性的方法有很多,本文从DOM树中的链路结构的角度来研究不同网页间的相似性,并提出了基于链路压缩树的结构相似度度量模型.本文中的计算方法都用Python语言实现.通过实验,本文使用多种方法对不同网页间的相似度进行了计算和分析,实验数据表明,基于链路压缩树的结构相似度度量模型具有较好的适用性,其速度是传统方法不可比拟的. 相似文献
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基于领域本体的语义知识检索研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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本体目前已成为人工智能、信息检索、信息集成和知识元挖掘等研究领域的热门课题.但本体的构造却又是一个非常费时费力的过程.文献主题成因原理具有普遍性,是构造文献主题标引的基本原理和实践经验.本文根据文献中的知识元语义深度挖掘的要求,探讨并实验了文献主题成因本体与知识元本体之间的本体映射模型.通过两种异构本体间的互操作建立了三种本体关系:本体间包含关系,本体间映射关系和本体间合并关系,初步实现了文献主题与知识元之间的本体转换模型,为基于文献的知识发现探索了一种新的研究方法.模型的实验结果令人鼓舞. 相似文献
10.
根据知识网格在描述领域知识概念间各种关系所具有的独特功能，探讨基于本体的知识网格集成服务流程过程中有关语义概念的映射表达，相似度实现算法，并提出具有本体功能的一站式集成服务平台的构想。 相似文献