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
作 者:朱文跃 刘炜[1] 刘宗田[1] Zhu Wenyue;Liu Wei;Liu Zongtian(School of Computer Engineering & Science,Shanghai University,Shanghai 200444,China)
机构地区:[1]上海大学计算机工程与科学学院
出 处:《计算机应用研究》2019年第8期2332-2337,共6页Application Research of Computers
基 金:国家自然科学基金资助项目(61273328,613050553);上海市软科学研究计划资助项目(15692110200)
摘 要:事件本体相比于传统本体具有更加丰富的语义信息,在面向事件的大数据集成中更具优势,然而用传统的本体相似计算方法计算事件本体相似度存在很多不足。提出了一种综合的事件本体相似度计算方法。该方法以词语相似度、集合相似度、层次结构相似计算为基础,然后从事件类名称、事件类要素、事件类层次结构和非层次结构讨论事件本体的相似度,最终获得事件本体的综合相似度。实验表明该方法相比传统本体相似度计算方法准确率更高,语义信息更加丰富。Event ontology had more rich semantic information than traditional ontology, and had more advantages in event-oriented big data integration. There were many deficiencies in calculating the similarity of event ontology using traditional ontology similarity computation methods. So a comprehensive approach for calculating similarity of event ontology was proposed. This approach was based on words similarity computation, set similarity computation and hierarchical similarity computation, then, discussed event ontology similarity from the event class name, event class elements, event class hierarchy and event class non- hierarchy structure, finally got the comprehensive similarity of event ontology. Experimental results show that this approach is more accurate than the traditional ontology similarity computation approach and its semantic information is more abundant.
关 键 词:本体 事件本体 概念相似度 语义 相似度计算 事件本体相似度
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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