基于本体相似度与排序学习的构件检索方法研究  

Research on Component Retrieval Method Based on Ontology Similarity and Learning to Rank

作　　者：陈华烨 汪海涛[1] 姜瑛[1] 陈星[1] 

机构地区：[1]昆明理工大学信息与自动化学院,云南昆明650500

出　　处：《数据通信》2020年第6期10-15,共6页

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61462049)资助

摘　　要：本文将排序学习的方法应用于构件检索的研究中。首先,采用领域本体对构件进行全面的描述,得到构件的特征描述本体集。然后,将构件特征描述本体集进行本体相似度计算得到构件与查询条件间的相对关系,并通过此相对关系对构件进行排序生成构件训练数据。最后,对构件训练数据和构件特征描述本体使用排序学习中的Plackett-Luce概率排序模型训练一种构件排序模型。测试时,当用户输入查询条件时,先对用户的查询进行语义修正,再根据构件排序模型进行检索,从而实现一种高效准确的构件检索方法。

关 键 词：排序学习 构件检索 本体相似度 Plackett-Luce模型 

分 类 号：TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP181[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]