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标题  基于概念格模型的本体映射
编号  22091
资料明细  毕业论文
推荐指数  ★★★★★
论文内容

摘 要:本体映射是实现本体复用性的一个途径,目前已经存在一系列的方法解决这个问题。但现存的方法没有对本体进行前期处理,所提取的关系比较单一,忽略了本体概念所具有的层次关系的重要特点。本文利用形式概念分析对现有的本体映射方法进行了改进,首先利用信息熵对属性语义相似表进行定义,进而利用它统一了本体概念属性的表示方法,然后提出新的算法完善形式背景,利用完善后的形式背景对本体概念之间的相似度进行衡量,并通过概念格提取了除已知关系之外的多种新关系。
关键词:本体映射;形式概念分析;信息熵;语义相似度量
1. 引言
随着语义网的不断发展,由不同组织开发所得的本体数量随之增加,因此将相同或者相近领域内的本体进行映射是很有必要的。目前已经存在多种本体映射方法,比如Pan[1], Stoilos[2], Euzenat[3], Castano[4]等都提出了不同的映射方法,但这些方法只能获取本体概念之间的等价关系,而对于一些其他关系(如层次关系等)没有被提取出来。 利用概念格表示本体模型并且进行本体相似度的衡量是非常有效的。Fan[5]提出了一种利用形式概念分析进行本体相似度衡量的方法,除了提取出本体概念之间的等价关系以外,进一步提取了本体概念之间的层次关系。但是由于本体表现方式的多样性,利用格结构所提取的两种关系类型依然是不全面的。本文基于概念格与属性语义相似表提供了另外一种本体映射方法,并提取了本体概念之间的多种关系,弥补了以上诸多方法的不足。
2. 背景知识
2.1 形式概念分析
形式概念分析Formal Concept Analysis(FCA) [6]是一种建立在数论基础上的数据分析技术,其基本内容是形式背景(Formal Context)、形式概念(Formal Concept)以及概念之间的关系。形式背景(Formal Context)被定义为一个三元组K=(G, M, I),其中G和M分别是对象(object)集合和特征(属性attribute)集合,而I是G和M之间的二元关系,即IíG′M,gIm。在形式背景K中,在G的幂集和M的幂集之间可以定义如下的两个映射函数f和g:
2.2 本体
本体被引入人工智能及其相关领域中,主要用于知识表达以及知识共享。随着人们对本体理解的不断加深,提出本体最核心的部分:本体概念以及本体概念之间的IS-A关系。本体的描述模型主要分为基于框架的描述模型和基于逻辑的描述模型。本体概念中存在被称为IS-A的层次关系,而概念格中的形式概念则存在一种偏序关系,从某种程度上来说,二者非常相似,因此近年来FCA在本体中的应用受到人们重视。FCA除了可以自动的构建本体之外,还可以利用概念格中格节点的特性来衡量本体之间的相似度,而本体映射关系就是以本体相似度衡量为基础的。
2.3 信息熵

说明
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