基于TLP经验模型的本体学习算法  

Ontology Learning Algorithm Based on TLP Empirical Model

作　　者：何国英[1] 高炜[2] 

机构地区：[1]云南师范大学经济与管理学院,昆明650500 [2]云南师范大学信息学院,昆明650500

出　　处：《大理学院学报（综合版）》2014年第12期11-14,共4页Journal of Dali University

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)

摘　　要：将TLP和本体回归算法相融合,提出基于TLP经验模型的本体相似度计算和本体映射算法。新算法继承了TCP的特点,使其具有无偏参数估计的特征。将新算法应用于GO本体和物理教育本体,通过实验结果表明新算法对特定的应用领域具有较高的效率。〔Abstract〕By combing truncated Lasso penalty （TLP） with ontology regression algorithm, this paper proposes the new ontology similarity computation and ontology mapping algorithm based on TLP empirical model. The new algorithm inherits the characteristics of TCP and has the quality of unbiased parameter estimation. The experiment shows that the new algorithm achieves higher efficiency in specific applications when it is applied to the GO and the physical education ontology.

关 键 词：本体 相似度计算 本体映射 融合惩罚 缩减Lasso惩罚 

分 类 号：TP393.092[自动化与计算机技术—计算机应用技术]