基于最优ROC曲线的k-部排序本体算法分析  

Analysis of k-partite Ranking Ontology Algorithm Based on Optimal ROC Curve

作　　者：彭波[1] 高炜[1] 李臻[1] 

机构地区：[1]云南师范大学信息学院,昆明650500

出　　处：《河南师范大学学报（自然科学版）》2013年第5期152-156,共5页Journal of Henan Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金(60903131);教育部科学技术研究重点项目(210210)

摘　　要：本体相似度计算和本体映射被广泛应用于查询扩展和图像检索中,已成为信息科学研究的热点内容,其核心为计算本体图中顶点间的相似度.本文从理论的角度分析最优ROC曲线标准下k-部排序本体算法的性质,给出算法模型的单调性、广义误差、可微性等若干统计特征.Ontology Similarity computing and ontology mapping are widely used in query expansion and image retrieval.The key task ontology applications is calculating the similarity between vertices in ontology graph,and it has become a hot topic in information science research.In this paper,we give some analyses on k-partite ranking ontology algorithm based on optimal ROC curve criterion from a theoretical point of view.Some algorithm statistics characters,such as monotonicity,generalization bound and differentiability,are given.

关 键 词：本体 相似度 本体映射 ROC曲线 累积分布函数 

分 类 号：TP393.092[自动化与计算机技术—计算机应用技术]