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本体映射中概念相似度计算的改进
本体映射中概念相似度计算的改进
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本体映射的研究
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本体映射的关键是相似度的计算。对于相似度的计算，目前常用的方法有基于实例和利用启发规则两种，这两种方法都有缺点。本文把两种方法进行合并和改进，生成一种改进的相似度计算方法。本体一般理解为概念、属性和关系的集合。因为概念的属性和关系对概念有重要的描述作用，所以在本体映射中，不仅要考虑概念的相似度，而且要考虑属性和关系对概念相似度的影响。
一种综合的本体相似度计算方法
浏览：154
本体相似度计算方法摘要：本体相似度计算是本体映射的关键环节。本体的实例、关系、属性、结构等信息是相似度计算需要考虑的重 要因 。针对目前本体映射过程中相似度计算所存在的问题, 提出了一种综合的相似度计算方法。首先判断不同本体之间是否存在相关性。若相关,则充分考虑各种相关因 ,从语义和概念两个层面来进行比较, 然后给出了本体的综合相似度计算方法。最后采用了两组测试数据对该方法进行实验, 并与GLU
基于加权的本体相似度计算方法
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3星 · 编辑精心推荐
关于相似度的算法 用于反抄袭软件的算法研究
论文研究-基于分类的本体映射方法及映射工具实现.pdf
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介绍了本体和本体映射的概念，以及目前本体映射的主要方法。针对目前本体映射方法中存在的不足，提出了一种新的本体映射方法——基于分类的本体映射方法，解决了本体概念相似度计算量过大的问题，并实现了基于该映射方法的原型工具COMT，最后通过一个本体映射实例加以验证。
DELPHI Levenshtein算法 字符串相似度计算（附源码）
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4星 · 用户满意度95%
比较两个字符串的相似度，利用Levenshein算法计算出两个字符串的最小编辑距离，根据最小编辑距离得出相似度，例如： 字符串1:1234 字符串2:51234，则他们的相似度为：4/5。
rimom 本体映射的工具
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5星 · 资源好评率100%
一个可以参考的本体映射工具，其中包含我自己反编译的源文件，可以看看！
Waymo到本体映射器
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Waymo到本体映射器
论文研究-基于Stacking方法的多策略本体映射.pdf
浏览：102
将概念相似度的计算问题看做分类问题，提出一种基于Stacking方法的多策略本体映射框架；利用Stacking方法组合多种概念相似度算法，进而提出基于Widrow-Hoff理论的元数据分类算法LMSMC。该框架中，第0层分类器使用各种概念相似度算法对源本体进行分类，第1层分类器使用LMSMC算法对元数据进行分类，从而实现组合多种算法的本体映射。实验表明该方法比单独使用相似度算法在查全率、查准率上均
一种改进的本体相似度计算方法
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本体映射的关键技术是本体相似度计算。本文基于已有的V-Doc(虚拟文档)技术提出一种新的NV-Doc本体相似度计算方法，其中不仅用到了本体中实体自身以及其第一层相邻节点的信息，而且还充分利用了第二层相邻节点的信息。
论文研究-本体映射过程中的结构相似度改进算法.pdf
浏览：151
图同构的判定性问题是图论理论中的一个难题，至今没有得到彻底解决。受Ulam猜想的启发，提出了一个新的判定图同构的充分必要条件：在子图同构的前提下，根据新增顶点及相应关联边的关系，利用子图同构函数，判断父图同构的充分必要条件。基于具有同构关系的对应点无限衍生技术，采用反证法证明了这个充分必要条件的成立。设计并实现了图同构的一个判定算法，通过实例验证了算法的正确性和有效性。
一种改进的本体概念语义相似度算法研究 (2010年)
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提出了一种改进的基于本体的概念语义相似度算法。文中将传统的基于语义距离的算法和基于信息论的算法进行集成和改进,既克服了信息论方法语义区分不细致的问题,又使得语义距离的计算具有一定的理论严谨性。在分析节点深度、节点密度对于语义相似度计算的影响的基础上,构建节点深度、节点密度2个影响因子以改善概念相似度算法。实验结果表明,改进算法比传统算法具有更好的区分度,并与专家经验吻合较好,得到的语义相似度具有较
论文研究-改进的本体语义相似度计算方法.pdf
浏览：130
概念的语义相似度研究，是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容。通过分析两种传统的语义相似度计算方法，对它们存在的问题进行改进，提出了一种综合的基于本体的概念语义相似度计算方法。该方法结合本体的DAG网状结构特征和语义距离计算中的多种语义影响因素，充分利用本体中概念的语义来计算概念间的语义相似度。实验结果比较合理，验证了该方法的有效性。
论文研究-一种新的基于相似度计算的本体映射算法.pdf
浏览：15
领域本体在知识的共享和重用方面起着重要的作用。本体映射是解决本体异构，在不同本体间建立语义关联的一种有效的方法。针对不同本体间的本体概念映射提出了一种新的概念相似度的综合计算方法，从本体概念名称、属性、结构和实例四个方面讨论本体概念的相似度，同时提出在涉及概念名称和属性名称时，使用其同义词扩展集参加计算，计算综合相似度时，分别用手工和自动的方法赋予权值。实验证明改进的算法提高了本体概念映射的查全率
本体间映射api java版
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用于多本体的映射工具,能够提供两个本体之间的映射
一种快速本体映射方法（PDF，英文）
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英文文献，给出了一种快速的本体映射的方法
owlSimilarityFlooding:该项目确实为原始的相似性泛洪图匹配算法提供了一个小包装器，以使其可用于 OWL API。 本体被转换为由 YAM++ 本体匹配系统提出的图
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OWL 相似度泛滥 该项目确实为原始的相似性泛洪图匹配算法 [1] 提供了一个小包装器，以使其与 OWL API 兼容。 本体被转换为由 YAM++ 本体匹配系统提出的图。 [2] [1] 梅尔尼克、谢尔盖、赫克托·加西亚-莫利纳和艾哈德·拉姆。 “相似性泛滥：一种通用的图匹配算法及其在模式匹配中的应用。” 数据工程，2002 年。会议录。 第 18 届国际会议。 IEEE，2002。 [2
\"一种新的基于相似度计算的本体映射算法\"分享
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本体之间基于相似度的概念映射方法
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本体之间基于相似度的概念映射方法
论文研究-本体映射中一种综合的概念相似度计算方法.pdf
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提出了一种基于0.618法求解具有线性约束的二次规划问题的神经网络学习新算法。与已有的求解线性约束的二次规划问题的神经网络学习算法相比，该算法的适用范围更广，计算精度更高。其目的是为具有线性约束的二次规划问题的求解提供一种新方法。仿真实验验证了新算法的有效性。
论文研究-改进的概念相似度算法.pdf
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针对现有的通用数据模型与具体的应用结合不紧密的特点，提出了构造更贴近具体应用领域的域数据模型，用于解决MIS开发过程中，应用层面的数据访问控制的难题。提出并描述了数据域模型的概念，详细讨论了域模型的形式化表达、域关系运算和域运算等概念。
改进的语义相似度计算模型及应用
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改进的语义相似度计算模型及应用
基于改进相似度传播算法的本体匹配
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为解决本体异构、实现不同本体应用程序间互操作以及数据集成,提出一种基于RDF图的改进相似度传播匹配算法。首先通过WordNet发现初始相似对种子,经过预处理把本体表示成RDF三元组形式,针对RDF图的特点,将相似度传播的条件扩展到三元组中,发现可能相似对;然后采用综合元素特征的方法计算相似度。相似度传播、发现可能相似对种子、相似度计算是一个循环迭代的过程,直到满足收敛条件。实验表明了该算法的有效性
基于相似度计算的本体映射框架 (2009年)
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本体映射是实现异构本体知识共享与互操作的有效手段。提出计算相似度的方法，考虑确定的映射对未进行计算的相关概念相似度的影响，并给出一种基于本体内定义的规则来验证映射结果的方法，在保证映射准确性的前提下，有效提高映射速度。除判别相等与相似的概念，还考虑映射概念的子类与超类关系。
一种改进的句子相似度计算模型 (2006年)
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在基于实例的机器翻译中，句子相似度计算是实例匹配的有效机制。该文对基于相同词的句子相似模型作进一步的改进，包括关键词抽取，以及在句子相似度的定义中引入同义词的情形。实验结果表明，改进方法比原方法具有较高的准确率。
基于本体的语义相似度和相关度计算研究综述
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相似度和相关度计算广泛应用于自然语言处理中．已有大量语义相似度和相关度算法被提出。分析总结了树和图结构中影响概念相似度或相关度的因素，综述了基于本体的英文语义相似度和相关度计算方法，明确了语义相似度和相关度的区别与联系，系统地对算法进行了分类，最后对每类算法进行了详细的比较。
基于概念格的概念相似度计算
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基于概念格的概念相似度计算 基于概念格的概念相似度计算 基于概念格的概念相似度计算
改进的基于《知网》的词汇语义相似度计算
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5星 · 资源好评率100%
基于知网的语义相似度计算改进算法，对语义研究有很大的帮助
本体领域综合概念相似度计算中的权重确定方法 (2014年)
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利用粗糙集及条件信息熵的相关理论,针对基于相似度计算的本体映射方法在相似度融合时权重过分依赖专家参与等问题,给出一种自动确定权重的策略,并通过实例验证了该方法的可行性.该方法充分考虑在信息量不确定情况下,用各属性对系统信息熵的影响程度确定各属性在当前信息系统中所占的权重,从而使本体的自动化映射和语义网的实时服务成为可能.
Java之词义相似度计算（语义识别、词语情感趋势、词林相似度、拼音相似度、概念相似度、字面相似度）
浏览：79
Java之词义相似度计算（语义识别、词语情感趋势、词林相似度、拼音相似度、概念相似度、字面相似度）
基于分词的语句相似度计算的改进 (2011年)
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语句相似度体现的是两个句子之间的相似程度。语句相似度计算是FAQ和信息检索等方面核心技术之一。针对基于分词的相似度计算过于依赖实际的分词效果，在原相似度计算模型中增加了两个句子不分词时的词形相似度计算，以缓解因为句子分词不准确而导致相似度计算结果偏低的情况。结合“数据结构”课程问答系统的实验，结果表明，改进的方法比原方法有较高的准确率。
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