一种面向工程知识管理的领域子本体的界定方法技术

本发明专利技术涉及一种面向工程知识管理的领域子本体界定方法，其步骤包括：根据任务需求确定本体中的起始节点和相关度阈值；确定第K次扩展的相关度扩展比；结合扩展比和相关度阈值条件，确定第K次扩展的分类扩展节点集；搜索和确定第K次扩展的非分类扩展节点集；继续迭代直到满足确保迭代收敛的终止条件；将所有扩展节点集进行合并得到子本体概念节点集，以此还原子本体概念节点的语义关系，完成子本体界定，获得领域子本体。本发明专利技术能够降低本体的应用规模，提高本体的应用效率，为工程知识管理中大规模本体的应用提供解决方法。

A definition method of domain sub ontology oriented to engineering knowledge management

The invention relates to an engineering oriented knowledge management field ontology definition method, which comprises the following steps: determining the starting node in the ontology and the relevant threshold according to the requirements of the task; to determine the K extension correlation expansion ratio; combined with the expansion ratio and the relevant threshold conditions, determine the K classification of extended node expansion set; search and determine the K extension of the non classified extended node set; continue to strictly satisfy the termination conditions ensure convergence; all extension nodes merge by sub ontology concept node set, this is also the semantic relationship between atomic ontology concept nodes, sub domain ontology definition, sub ontology. The invention can reduce the scale of the application of the ontology, improve the application efficiency of the ontology, and provide a solution for the application of large-scale ontology in the engineering knowledge management.

【技术实现步骤摘要】
一种面向工程知识管理的领域子本体的界定方法
本专利技术属于属于计算机应用
和本体工程的研究内容，更具体地说，本专利技术涉及一种面向工程知识管理的领域子本体界定方法。
技术介绍
本体作为一种知识组织模型，能够清晰表达概念之间的语义关系，在工程知识管理领域已经被广泛应用。随着信息的快速膨胀和知识的不断更新，本体的规模日益庞大，主要表现为概念数量繁多和关系错综复杂，导致其应用效率降低。工程人员在实际工作中，往往承担工程中的某项或某几项任务，因此与具体工程任务相关的仅仅是本体中的一部分，甚至是一小部分。子本体的界定能够根据工程人员的任务需求，从本体中提取与任务相关的子本体，从而降低本体的应用规模、提高本体的应用效率，为工程知识管理中大规模本体的应用提供解决方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服上述不足，提供一种面向工程知识管理的领域子本体的界定方法。本专利技术的一种面向工程知识管理的领域子本体的界定方法，包括以下步骤：步骤一，通过自动过程和手动过程的选择和组合来确定起始节点集，进行领域子本体界定的初始化过程，并由用户根据任务需求决定相关度阈值δ的值；所述的自动过程是指通过获取工程任务中的任务描述信息、工作流分解信息，经过对文本的分词、计算、匹配对任务进行解析，获得本体中与任务直接匹配的概念节点集；所述的手动过程是指工程人员分析任务需求后直接在本体中标定与任务直接匹配的概念节点集；所述的初始节点集是本体中与任务需求直接相关的概念节点si组成的集合S＝{s1,s2,...,sn}；所述的n是初始节点集中的节点个数；步骤二，确定第K次扩展比：第1次扩展，采用的扩展比为初始值0，第K次扩展过程所采用的扩展比e(k)由k-1次扩展过程结束时确定，计算公式为所述是指第K-1次扩展过程中确定的非分类扩展节点ci与起始节点sj在非分类结构中的相关度；指第K-1次迭代过程中确定的分类扩展节点ci与起始节点sj在分类结构中的相关度；步骤三，确定第k次扩展的分类扩展节点集：依次对初始节点集S＝{s1,s2,...,sn}中的每一个sj，进行以下操作，确定它对应的第K次扩展的分类扩展节点集Aj：先遍历所有概念节点ai，计算概念节点ai与初始节点sj之间的相似度，计算公式为所述的depth(ai)表示ai在本体中的深度，depth(ai×sj)表示距离ai与sj最近的共同父节点的深度；再计算ai,sj之间的扩展分类相关度然后判断分类相关度是否满足阈值条件如果满足，判定ai为分类扩展节点，加入sj的分类扩展节点集Aj；步骤四，确定第k次扩展的非分类扩展节点集：依次对初始节点集S＝{s1,s2,...,sn}中的每一个sj，进行以下操作，确定它对应的第K次扩展的非分类扩展节点集Bj：依次以sj所确定的第K次扩展的分类扩展节点集Aj中的每一个分类扩展节点ak为搜索对象，遍历本体所有的概念节点bi，若与ak存在非分类关系，所述的非分类关系是指约束、函数关系，则计算bi与起始节点sj之间的非分类相关度计算公式为所述的ak→bi表示该非分类关系是由ak指向bi；再判断非分类相关度是否满足阈值条件如果满足，判定bi为非分类扩展节点，加入非分类扩展节点集Bj；步骤五，根据任务需求选取保证迭代算法收敛的终止条件进行判定，如果第k次扩展满足终止条件，继续进行步骤六；否则，将步骤三和步骤四确定的第k次扩展的分类扩展节点集{Aj}和非分类扩展节点集{Bj}全部进行合并，得到k次扩展节点集，以所述的k次扩展节点集作为k+1次扩展的起始节点集S＝{s1,s2,...,sn}，跳转至步骤二，进行第k+1次扩展；步骤六,将所有扩展的扩展节点集与原始起始节点集进行合并得到子本体概念节点集，依据本体中概念节点之间的关系还原子本体概念节点之间的语义关系，完成子本体界定，获得子本体。作为本专利
子本体的界定方法的一种优选，其中确定起始节点集的过程包含以下步骤：先由自动过程给出概念节点集，再通过工程人员的经验，通过人工增加、删除概念节点的方式对概念节点集进行完善。作为本专利
子本体的界定方法的另一种优选，其中选取保证迭代算法收敛的终止条件进行判定的过程包含以下步骤：预先确定子本体中概念节点的最大数量，设定子本体的最大规模N，第k次扩展结束后，若满足|A(k)|+|B(k)|≥N，则认为已达到最大限定规模，迭代终止；所述的|A(k)|指前面k次扩展得到的所有分类扩展节点集合并后的节点数量；所述的|B(k)|是指前面k次扩展得到的非分类扩展节点集合并后的节点数量。本专利技术的有益效果是克服了现有本体应用过程中规模庞大、概念数量繁多、关系错综复杂、应用效率降低的缺点，本专利技术能够根据工程人员的任务需求，从本体中提取与任务相关的子本体，从而降低本体的应用规模、提高本体的应用效率。附图说明图1是本专利
子本体界定方法的计算流程图；图2为本专利技术某机器人领域本体的示例图。具体实施方式具体实施方式一：结合图1来说明，本实施方式是一种面向工程知识管理的领域子本体的界定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，通过自动过程和手动过程的选择和组合来确定起始节点集，进行领域子本体界定的初始化过程，并由用户根据任务需求决定相关度阈值δ的值；所述的自动过程是指通过获取工程任务中的任务描述信息、工作流分解信息，经过对文本的分词、计算、匹配对任务进行解析，获得本体中与任务直接匹配的概念节点集；所述的手动过程是指工程人员分析任务需求后直接在本体中标定与任务直接匹配的概念节点集；所述的初始节点集是本体中与任务需求直接相关的概念节点si组成的集合S＝{s1,s2,...,sn}；所述的n是初始节点集中的节点个数；步骤二，确定第K次扩展比：第1次扩展，采用的扩展比为初始值0，第K次扩展过程所采用的扩展比e(k)由k-1次扩展过程结束时确定，计算公式为所述是指第K-1次扩展过程中确定的非分类扩展节点ci与起始节点sj在非分类结构中的相关度；指第K-1次迭代过程中确定的分类扩展节点ci与起始节点sj在分类结构中的相关度；步骤三，确定第k次扩展的分类扩展节点集：依次对初始节点集S＝{s1,s2,...,sn}中的每一个sj，进行以下操作，确定它对应的第K次扩展的分类扩展节点集Aj：先遍历所有概念节点ai，计算概念节点ai与初始节点sj之间的相似度，计算公式为所述的depth(ai)表示ai在本体中的深度，depth(ai×sj)表示距离ai与sj最近的共同父节点的深度；再计算ai,sj之间的扩展分类相关度然后判断分类相关度是否满足阈值条件如果满足，判定ai为分类扩展节点，加入sj的分类扩展节点集Aj；步骤四，确定第k次扩展的非分类扩展节点集：依次对初始节点集S＝{s1,s2,...,sn}中的每一个sj，进行以下操作，确定它对应的第K次扩展的非分类扩展节点集Bj：依次以sj所确定的第K次扩展的分类扩展节点集Aj中的每一个分类扩展节点ak为搜索对象，遍历本体所有的概念节点bi，若与ak存在非分类关系，所述的非分类关系是指约束、函数关系，则计算bi与起始节点sj之间的非分类相关度计算公式为：所述的ak→bi表示该非分类关系是由ak指向bi；再判断非分类相关度是否满足阈值条件如果满足，判定bi为非分类扩展节点，加入非分类扩本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向工程知识管理的领域子本体的界定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，通过自动过程和手动过程的选择和组合来确定起始节点集，进行领域子本体界定的初始化过程，并由用户根据任务需求决定相关度阈值δ的值；所述的自动过程是指通过获取工程任务中的任务描述信息、工作流分解信息，经过对文本的分词、计算、匹配对任务进行解析，获得本体中与任务直接匹配的概念节点集；所述的手动过程是指工程人员分析任务需求后直接在本体中标定与任务直接匹配的概念节点集；所述的初始节点集是本体中与任务需求直接相关的概念节点si组成的集合S＝{s1,s2,...,sn}；所述的n是初始节点集中的节点个数；步骤二，确定第K次扩展比：第1次扩展，采用的扩展比为初始值0，第K次扩展过程所采用的扩展比e

【技术特征摘要】
1.一种面向工程知识管理的领域子本体的界定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，通过自动过程和手动过程的选择和组合来确定起始节点集，进行领域子本体界定的初始化过程，并由用户根据任务需求决定相关度阈值δ的值；所述的自动过程是指通过获取工程任务中的任务描述信息、工作流分解信息，经过对文本的分词、计算、匹配对任务进行解析，获得本体中与任务直接匹配的概念节点集；所述的手动过程是指工程人员分析任务需求后直接在本体中标定与任务直接匹配的概念节点集；所述的初始节点集是本体中与任务需求直接相关的概念节点si组成的集合S＝{s1,s2,...,sn}；所述的n是初始节点集中的节点个数；步骤二，确定第K次扩展比：第1次扩展，采用的扩展比为初始值0，第K次扩展过程所采用的扩展比e(k)由k-1次扩展过程结束时确定，计算公式为所述是指第K-1次扩展过程中确定的非分类扩展节点ci与起始节点sj在非分类结构中的相关度；指第K-1次迭代过程中确定的分类扩展节点ci与起始节点sj在分类结构中的相关度；步骤三，确定第k次扩展的分类扩展节点集：依次对初始节点集S＝{s1,s2,...,sn}中的每一个sj，进行以下操作，确定它对应的第K次扩展的分类扩展节点集Aj：先遍历所有概念节点ai，计算概念节点ai与初始节点sj之间的相似度，计算公式为所述的depth(ai)表示ai在本体中的深度，depth(ai×sj)表示距离ai与sj最近的共同父节点的深度；再计算ai,sj之间的扩展分类相关度然后判断分类相关度是否满足阈值条件如果满足，判定ai为分类扩展节点，加入sj的分类扩展节点集Aj；步骤四，确定第k次扩展的非分类扩展节点集：依次对初始节点集S＝{s1,s2,...,sn}中的每一个sj，进行以下操作，确定它对应的第K次扩展的非分类扩展节点集Bj：依次以sj所确定的第K次扩展的分类扩展节点集Aj中的每一个分类扩展节点ak为搜索对象，遍历本体所有的概念节点bi，若与ak存在非分类关系，所述的非分类关系是指约束、函数关系，则计算bi与起始节...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘继红，周建慧，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11