基于跨本体语义相关的三维模型检索方法

发布时间：2018-06-07 01:21

  本文选题：三维模型检索 + 聚类分析　； 参考：《电子科技大学学报》2017年04期

【摘要】：针对某些特定领域的建模中单一的语义检索条件无法得到理想的检索结果,提出了基于跨本体的语义相关度进行检索的算法。首先构建相关领域的本体,然后对已有实例进行分析,通过聚类算法找出模型本体间具有相关性的属性。再通过调查获取用户对实例的评价数据,对深度信念网络进行训练,求出本体间相关语义属性的相关度权值。最终对模型库中的模型计算与检索模型间的相关度作为检索条件,将大于一定阈值的模型作为检索结果。应用该算法,用户一般在检索首页可以找到较满意的模型,大大缩短了检索的时间。
[Abstract]:In view of the fact that a single semantic retrieval condition in some specific domain modeling can not obtain ideal retrieval results, a retrieval algorithm based on cross-ontology semantic correlation is proposed. Firstly, the ontology of the related domain is constructed, then the existing examples are analyzed, and the attributes with correlation among the model ontologies are found by clustering algorithm. Then through the investigation to obtain the user's evaluation data to the example, the deep belief network is trained, and the correlation weight of the related semantic attribute between the ontology is obtained. Finally, the correlation between the model calculation and the retrieval model in the model base is taken as the retrieval condition, and the model larger than a certain threshold is used as the retrieval result. By using this algorithm, users can generally find a satisfactory model on the first page of retrieval, which greatly reduces the time of retrieval.
【作者单位】： 山东师范大学信息科学与工程学院;山东省分布式计算机软件新技术重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61272094,61472232) 山东省高等学校科技计划(J13LN13,J14LN55)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1989037