利用相互增强关系迭代计算本体中概念与关系的重要性

发布时间：2018-06-14 14:34

  本文选题：本体 + 语义Web　； 参考：《计算机学报》2007年09期

【摘要】：通过排序本体中概念重要性和关系权重的方式评价本体,能够辅助领域专家改进本体设计,辅助语义Web搜索引擎实现.现有链接分析技术不能直接应用于对概念的排序,而且缺乏有效方法对关系赋予权重.文中提出依据本体的图结构特点,以Hub值代替Authority值作为概念重要性,并利用本体中概念和关系相互增强的迭代方式计算概念重要性和关系权重.证明该迭代过程收敛于迭代方程组的不动点.实验初步表明,该方法具有与PageRank接近的收敛速度,并能得到合理的概念重要性与关系权重的排序结果.
[Abstract]:The ontology can be evaluated by ranking the concept importance and relational weight of ontology, which can assist domain experts to improve ontology design and semantic Web search engine. The existing link analysis techniques can not be directly applied to the ranking of concepts, and there is a lack of effective methods to assign weight to relationships. In this paper, according to the graph structure characteristics of ontology, Hub value is used instead of Authority value as conceptual importance, and the concept importance and relational weight are calculated by iterative method in which concepts and relationships are mutually enhanced. It is proved that the iterative process converges to the fixed point of the iterative equations. The experimental results show that the proposed method has a convergence rate close to PageRank and can obtain a reasonable ranking result of conceptual importance and relational weight.
【作者单位】： 清华大学计算机科学与技术系知识工程实验室 清华大学计算机科学与技术系知识工程实验室 清华大学计算机科学与技术系知识工程实验室 清华大学计算机科学与技术系知识工程实验室
【基金】：国家自然科学基金(90604025)资助
【分类号】：TP393.092

【共引文献】

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本文编号：2017718