基于FCA的本体映射算法

针对物流机构存在的异构问题,利用信息共享建立一个基于FCA的语义本体原型,其中包括数据服务、本体、元数据等等。对集中典型的本体映射方法进行分析,根据FCA算法从概念格中获得对应本体,提高本体信息的查询速度、查全率和查询正确率。     

基于术语间本体关联度的文档相关度研究

提出了一种基于术语间本体关联度的文档相关度计算方法,该方法利用树状本体结构计算术语间基于本体的关联关系,通过术语组间的本体关联度得到两组词语的本体关联关系,最后结合文档标引词的权重计算两个文档的相关度。新方法从本体的角度将语义信息融入传统向量空间模型,提高了文档相关度计算的准确性。实验选取计算机领域本体作为实验数据,对新方法和传统方法进行综合对比评测,实验结果验证了新方法的有效性和合理性。     

层次分析法在云南省农业气象灾害权重研究中的应用

采用层次分析法对影响云南省农业生产的主要气象灾害（干旱、洪涝、冷灾、风雹）进行量化分析,得到其对农业生产的影响权重：旱灾〉水灾〉冻害〉风雹灾。     

基于顶层本体的领域本体综合构建方法研究

本文在研究领域本体的两大构建方法即本体工程和基于叙词表的本体构建的基础上,从对领域本体构建现状的研究入手,针对所发现的一些问题,如本体难以复用、集成,本体构建的概念体系不够规范等,结合本体工程方法论中的“骨架”法和“七步”法,融合了叙词表和顶层本体资源(如Cyc、SENSUS、SUMO)的优势,提出了基于顶层本体的综合本体构建方法。该方法对领域本体中的概念体系的规范化校验和本体的标准化处理提出了具体的措施和步骤。     

基于术语本体的网页标引方法

语义信息检索已经成为信息检索的发展方向 ,从本体论构建语义信息的视角出发 ,在澄清本体概念的基础上引入术语本体 ,提出了一种半自动化的结构化网页标引建立的方法。     

基于Web的中文本体学习研究

介绍了国内外本体学习研究的现状,并在给出的本体形式化定义基础上,界定了本体学习的主要任务;探讨了通用本体学习系统体系结构设计的基本原则,提出了适于中文环境下基于Web本体学习的主要思路,包括多策略领域概念获取、基于分类目录和基于语境自学习的继承关系学习、基于知网的属性关系学习和基于本体的实例知识获取.     

基于SOM文本聚类的领域本体学习研究

提出基于SOM文本聚类的领域本体学习模型与方法,并用实验验证了其在领域本体学习过程中能够提高学习的效率和准确性.     

基于顶级本体语义表达的领域本体构建实证研究

以清晰表达知识内涵、促进信息资源语义共享为目的,以卫生监督调查信息为研究案例,尝试利用顶级本体属性元素构建具有通用语义特征的领域本体。通过领域知识本体的构建实证,详尽阐述依托“七步法”构筑领域本体的方法,探讨使用领域术语构建本体知识表达的途径,实现了卫生监督调查信息知识的本体化,为该领域知识的信息资源语义整合提供研究基础。     

领域本体构建方法的研究

领域本体的构建方法是当前本体研究的热点问题之一。分析了7种常见本体构建方法及存在的问题,在此基础上综合贯通各种方法的优势,并通过借鉴软件工程和PDCA质量环的思想,提出了一种新的领域本体构建方法。这种新的方法具有很强的逻辑性、可操作性及可拓展性,有利于本体的共享和重用,可以在一些领域本体建立时采用。     

基于软件工程开发的领域本体构建研究

本文提出了一种基于软件工程开发的领域本体构建框架,其中利用结构化方法从整体上将领域本体构建过程划分为规划、分析、设计、实施与运行5个阶段,而在领域本体分析阶段又利用原型化方法进行领域概念及概念关系的分析与设计。在领域本体构建中将两种软件工程开发方法相结合,扬弃了各自的优缺点,使生成的领域本体更高效地满足用户的需求。     

基于FCA的Folksonomy用户兴趣研究述评

传统的Folksonomy用户兴趣研究在相似性计算上更多考虑的是整体相似,不能突出用户之间的差异,同时还存在兴趣结构不符合用户自身认知等问题。形式概念分析从用户自身的认知结构出发,不仅能表示标签间的语义信息,还能形式化标签的结构关系,为用户兴趣的表征和挖掘提供了新的思路。基于FCA的用户兴趣研究较少,主要集中于单用户和用户群兴趣识别两个视角。本文在分析用户兴趣识别传统方法及局限性基础上,进一步探讨了基于FCA进行Folksonomy用户兴趣识别的基础以及现有的相关研究。     

构建本体时获取概念方法研究

论述了领域本体构建中本体概念获取的重要性,介绍了领域本体概念的获取方法,并且以食品安全领域本体构建为例对每种方法进行说明,最后对每种方法的适用性和本体概念具备的特征进行讨论,对于领域本体构建时概念的获取具有启发作用.     

基于改进关联规则的本体关系获取研究

文章提出一种改进的关联规则方法,用于抽取文本中的非分类关系。首先利用基于上下文的术语相似度获取方法得到术语间的相似度权重,再通过加入谓语动词的关联规则算法计算,结合搜索引擎技术得到候选关系对集合,并通过置信度和支持度的对比分析,抽取最终的非分类关系结果,最后对测试数据进行实验,并对结果进行分析。     

基于本体的单元信息知识库构建研究

构建单元信息知识库,可以实现对单元信息的有效揭示、组织与利用,为实现精粹服务的需求提供知识保障。本文引入本体提出了单元信息知识库的构建方法,设计了知识库的总体结构,构建了单元信息本体,阐述了数据建设的过程,并以"养生领域"为例实现了知识库的构建。本文所构建的基于本体的单元信息知识库能够较好地组织、存储和利用单元信息,提供知识检索和知识发现服务,实现从海量数据中有效获取有价值信息的需求。     

一种基于本体的语义相似度计算方法

本体技术作为一种能在语义和知识层次上描述概念体系的有效工具,给词语间相似度计算带来了新的机会。词语相似度的研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容。本文利用本体来组织概念,计算概念之间的语义相似度,将语义相似度分成概念相似度和描述相似度,把概念相似度和描述相似度进行合并,生成最终的语义相似度。依据《中国分类主题词表》建立的计算机领域本体,验证了语义相似度计算方法的有效性。     

基于航天叙词表的领域本体半自动化构建研究

文章在基于叙词表的本体构建方法基础上,从该方法本体构建现状研究入手,针对基于叙词表向领域本体转化的一系列问题,如叙词表词间一些不确定关系表示,构建过程的OWL关系表示的细化以及叙词表转化为本体后的维护扩展等,对本体和叙词表的相关知识进行论述,并利用OWL语言来表示和描述叙词表的叙词及词间的相关关系,提出从叙词表向本体转化的理论实践方法。     

基于主题语义关联的扩展参照检索

相关概念的关联参照检索是概念检索的重要研究内容。本文提出了一种基于主题的语义关联的参照检索模型，通过融合语义网、本体论的相关知识及信息提取等语言处理技术，提取关于特定主题的文档的主题概念及概念之间的关联构成该主题的语义关联模型，并辅助于参照检索过程。     

基于词汇同现的多用户兴趣本体构建研究

用户兴趣本体弥补了基于关键词的用户兴趣模型不能从语义上表达用户兴趣的缺陷,但大多是利用领域本体来构建,很难反映用户多方面和潜在兴趣,并且构建领域本体也是一个难点。本文据此提出一种基于词汇同现的用户兴趣本体构建方法。根据网页浏览记录找到用户兴趣网页集,经过数据处理将其转换成用户兴趣文本集。以TFIDF为指标抽取概念,词汇同现统计提取概念间关系,运用无尺度K-中心点聚类算法对其调整,将有关联用户的本体合并得到多用户本体,该本体能在语义上更全面反映用户兴趣并发现潜在兴趣。     

基于共词分析的我国健康信息服务研究本体构建

[目的/意义]旨在为我国健康信息服务研究提供参考.[方法/过程]借鉴本体构建的基本方法,通过梳理我国健康信息服务相关研究成果,采取共词分析方法归纳研究热点,并在此基础上设计健康信息服务研究的本体,利用protégé5.5软件进行本体构建.[结果/结论]形成了包含5个"类"、6组"属性"和67个"实例"的我国健康信息服务...     

基于领域核心的本体碰撞与演化研究

面对本体构建的难题,提出更为贴切的构建方式与新型理论。本体分子理论虽然已有研究,但多局限于物理本体,本文将其上升至化学本体,从结构与方法上作了全面描述。并从已有的标准领域内,作了初步的试验来验证碰撞理论。期望能够开展出新的本体构建方法,并引起关注,希望后续学者完善这种理论的不足。