基于概念格的領(lǐng)域本體概念相似度提取方法研究.pdf

1、本體作為表達知識的共享概念模型，被廣泛應用在諸多領(lǐng)域。即使在同一領(lǐng)域內(nèi)，領(lǐng)域本體間也不可避免地出現(xiàn)相同概念有著不同的定義、概念重疊等問題，造成本體異構(gòu)，給領(lǐng)域本體間的交互帶來困難，制約了領(lǐng)域信息的共享和復用。
　　 因此研究解決領(lǐng)域本體間的異構(gòu)，降低交互的難度成為亟待解決的問題。
　　 要解決上述問題，實現(xiàn)領(lǐng)域本體的知識共享，就必須建立起共有的橋梁。概念作為本體的重要元素，承載著巨大的信息量，是領(lǐng)域知識表示的核心，因此本

2、體概念間關(guān)系的建立是實現(xiàn)領(lǐng)域本體間知識的融聚與耦合，大規(guī)模協(xié)同領(lǐng)域本體的關(guān)鍵。
　　 本文針對農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體概念相似度計算存在的問題，以茶學領(lǐng)域知識為研究對象，重點解決領(lǐng)域概念相似度提取模型中的三個關(guān)鍵問題——領(lǐng)域本體異構(gòu)消解策略問題、形式背景規(guī)范化問題以及領(lǐng)域本體概念相似度提取問題，提出建立面向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的概念相似度獲取方法，開發(fā)出原型系統(tǒng)并實驗驗證。
　　 本文的研究內(nèi)容主要有以下幾個方面：
　　 ①提出了異構(gòu)領(lǐng)

3、域本體間語言層的消解策略。研究本體的描述語言，統(tǒng)一規(guī)范化領(lǐng)域本體的表示方法，通過對本體的解析獲取本體概念和屬性，構(gòu)建消解策略集，調(diào)整領(lǐng)域本體間語言層的異構(gòu)特征。
　　 ②提出了領(lǐng)域形式背景的規(guī)范化方法。通過將本體的概念集和屬性集轉(zhuǎn)化為具有層次關(guān)系的對象屬性關(guān)系，獲取與該領(lǐng)域相關(guān)的領(lǐng)域形式背景，在此基礎(chǔ)上簡化多元關(guān)系，將其轉(zhuǎn)化為二元關(guān)系，同時進行并置轉(zhuǎn)化，形成合并后的形式背景集。
　　 ③給出了領(lǐng)域概念相似度計算模型與算法

4、。研究形式背景中的缺值關(guān)系，對其進行滿值化操作，獲取該背景知識的完整信息，采用基于概念秩優(yōu)先的屬性權(quán)重提取算法，獲取具有不同層次的概念集合，最后提出優(yōu)化的概念相似度計算模型，獲得相似度關(guān)系矩陣。
　　 ④基于以上理論與方法，在Visual C++6.0 編程環(huán)境下，研制開發(fā)了領(lǐng)域概念相似度提取原型系統(tǒng)，并應用于茶學領(lǐng)域。實驗驗證表明，文中所提出的方法能有效減少不相關(guān)概念對的產(chǎn)生，提高相似度的計算精度，從而證明了其正確性和有效性。