An improved domain ontology concept based on correlation calculation method, the construction of specialized domain ontology database access method by seven steps or two cycle, calculation of the correlation between the concepts of ontology ontology according to the influence between the basic attributes of the relationship between distance and path, path number, density and depth factor, considering the special relationship existing in the body calculation of the correlation between ontology concepts, combined with the above obtained correlation to get the final degree of correlation. Compared with the classical correlation formula, the method has better effect, and provides a good theoretical basis for semantic extension, and provides a good theoretical basis for improving the recall and precision of information retrieval.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及语义网络
,具体涉及一种改进的基于领域本体的概念相关度计算方法。
技术介绍
目前,针对词语相关度计算的研究很多,计算方法和算法也比较丰富,或是基于词语共现几率计算相关度,或是根据词语语义词典的相似度来得到相关度,或是基于维基百科层次结构计算相关度。这其中不乏比较经典和优秀的算法,但也存在着一些问题,例如,这些方法或是不能全面考虑词语语义,或是未语义概念间的关联关系的特性分析相关度。领域本体相对于计算机处理文本,出现地较晚。随着知识量的指数级增长,很难有哪部语义词典能够完整地覆盖所有范围。本体作为表示某专业领域的知识数据库,其构成结构非常清晰,类似于一棵树,更复杂的领域本体会是图形结构。尽管会出现图形结构,但是领域本体中存在着非常明显的层次结构。概念间的相关度不等同于概念相似度,考虑了基本属性关系、路径距离与路径数量、密度与深度等影响因子,也考虑本体中存在的特殊关联关系,即相关度不仅受到相似度的影响,还与本体概念间的关联程度有关。如工业”与“信息化”在信息化没有现在如此普及时,工业领域中还少见信息化这个概念,但是随着信息化进程的加快,以信息化促进工业化成为时代口号,为大多数所接受。为了满足上述需求,本专利技术提供了一种改进的基于领域本体的概念相关度计算方法。
技术实现思路
针对于即考虑了本体间的基本属性关系、路径距离与路径数量、密度与深度等影响因子,又考虑本体中存在的特殊关联关系来计算本体概念相关度问题,本专利技术提供了一种改进的基于领域本体的概念相关度计算方法。为了解决上述问题,本专利技术是通过以下技术方案实现的:步骤1:利用七步法或循环 ...
【技术保护点】
一种改进的基于领域本体的概念相关度计算方法,本专利技术涉及语义网络技术领域,具体涉及一种改进的基于领域本体的概念相关度计算方法,其特征是,包括如下步骤:步骤1:利用七步法或循环获取法构建专业领域本体数据库步骤2:考虑了本体间的基本属性关系、路径距离与路径数量、密度与深度等影响因子计算两本体概念间的相关度步骤3:考虑本体中存在的特殊关联关系,计算本体概念间的相关度步骤4:综合上述步骤2、步骤3,得到本体概念间的最终相关度。
【技术特征摘要】
2016.08.24 CN 201610716193X1.一种改进的基于领域本体的概念相关度计算方法,本发明涉及语义网络技术领域,具体涉及一种改进的基于领域本体的概念相关度计算方法,其特征是,包括如下步骤:步骤1:利用七步法或循环获取法构建专业领域本体数据库步骤2:考虑了本体间的基本属性关系、路径距离与路径数量、密度与深度等影响因子计算两本体概念间的相关度步骤3:考虑本体中存在的特殊关联关系,计算本体概念间的相关度步骤4:综合上述步骤2、步骤3,得到本体概念间的最终相关度。2.根据权利要求1中所述的一种改进的基于领域本体的概念相关度计算方法,其特征是,以上所述步骤2中的具体计算过程如下:步骤2:考虑了本体间的基本属性关系、路径距离与路径数量、密度与深度等影响因子计算两本体概念间的相关度,其具体计算过程如下:步骤2.1)构造基于基本属性关系对两本体概念相似度的影响函数两本体概念相似度与属性相似度成正比,与属性权重也成正比路径为假设的属性个数各为每个属性对相应概念的影响权重是不同的,按照权重系数分别对概念属性进行排序,对每个概念属性取前i个属性权重值这里即得下列属性权重矩阵从专业领域本体树中,可以很清楚的知道概念中的共有属性,记为这里j为共有属性的个数,且为概念中属性相同,则取出其对应权重值所以构建的影响函数为:步骤2.2)构造基于路径距离、与路径数量对两本体概念相似度的影响函数两本体概念相似度与其路径长度成反比,找到两本体概念间最长路径,其中经过的概念节点有n个,即即经过路径的长度为两本体概念相似度与路径数量成反比,即当路径数量越多,两本体概念相似度越大,这里根据专业领域本体树可知路径数量为N,如下图即上式为路径长度与路径个数的权重比值,这个可以根据实验迭代出来步骤2.3)构造密度与深度对两本体概念相似度的影响函数需先构造深度对两本体概念语义相似度的影响函数以及密度对两本体概念语义相似度的影响函数其具体求解过程如下:步骤2.3.1)先构造深度对两本体概念语义相似度的影响函数概念节点的深度是指概念在所处的本体树中的层次深度,在本体树中,每个概念节点都是对上一层节点的一次细化,因此...
【专利技术属性】
技术研发人员:金平艳,
申请(专利权)人:四川用联信息技术有限公司,
类型:发明
国别省市:四川;51
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。