检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《计算机工程与科学》2014年第11期2164-2168,共5页Computer Engineering & Science
基 金:国家自然科学基金资助项目(60903131);教育部科学技术研究重点项目(210210);民族教育信息化教育部重点实验室
摘 要:本体相似度计算和本体映射是知识表示和信息处理的核心研究内容。利用迭代拉普拉斯半监督学习方法将本体图中每个顶点映射成一个实数,通过比较顶点对应实数间的差值得到本体相似度计算算法和本体映射策略。通过两个实验表明,该方法对特定的应用领域是有效的。Ontology similarity measure and ontology mapping are central contexts for knowledge representation and information processing.An ontology algorithm based on iterated Laplacian semi-supervised learning is proposed.Using iterated Laplacian semi-supervised learning method,all the vertices of the ontology graph are mapped into real numbers.Then,the ontology similarity measure algorithm and the ontology mapping strategy are obtained by comparing the differences of their corresponding values.Two experiments confirm that the new algorithm has high quality for special application fields.
关 键 词:本体 相似度 本体映射 半监督学习 迭代拉普拉斯
分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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