基于本体的构件聚类研究  

Research of Component Clustering Based on Ontology

作　　者：张锋[1] 张英俊[1] 潘理虎[1] 谢斌红[1] 陈立潮[1] 

机构地区：[1]太原科技大学计算机科学与技术学院,山西太原030024

出　　处：《计算机技术与发展》2012年第11期45-47,52,共4页Computer Technology and Development

基　　金：山西省自然科学基金(2009011022-1);太原科技大学研究生创新项目

摘　　要：为了消除自然语言对构件文本信息描述的二义性以及增强术语间的语义关系,文中采用领域本体的思想,给出了一个基于人工智能领域本体的软件构件聚类模型和基于该模型的聚类算法。该模型通过分析领域的共同概念,形成领域本体知识库,提供领域内一致认可的术语,用于匹配对构件文本描述所使用的自然语言。给出的算法通过与基于传统空间向量的K-Means算法分析比较,验证了该算法是有效的,实现了对软件构件更合理的聚类,提高了构件检索的效率和准确性。Abstract： For eliminating the ambiguity of component description originated from using natural language and enhancing the semantic rela- tionship among terms, a software component clustering model based on artificial intelligent domain ontology and clustering algorithm based on this model was presented with domain ontology. The model has abstractgd the domain knowledge formation ontology library, which was used to match what users input in natural language and outputs coherent retrieval terms in the domain. The experiments prove the method is effective,which implements a more rational classification of the components, and improves the efficiency and accuracy of component retrieval.

关 键 词：聚类 本体 空间向量模型 本体语言 

分 类 号：TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]