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基于本体的概念相似度算法研究

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毕业论文范文题目：基于本体的概念相似度算法研究，论文范文关键词：基于本体的概念相似度算法研究
基于本体的概念相似度算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：概念相似度研究是本体相似度研究的基础。语义Web环境下,由于本体创建的目的和方法不同,导致本体内容产生重叠或交叉,从而造成本体异构。然而,目前的本体技术却不能从异构本体中进行语义识别和判断来实现资源共享,要解决异构本体中的资源共享问题,必须充分挖掘本体潜在的语义。而挖掘本体隐含的语义信息,要依赖于概念相似度的研究。为了提高概念相似度的准（此处忽略..）确度以及完善概念相似度的语义信息,本文提出了一种基于本体的概念相似度算法-CSO(ConceptSimilaritybased-onOntology)算法。CSO算法以T-LBACH算法为基础,一方面针对T-LBACH算法没有考虑概念特征之间的结构关系使得概念相似度计算结果准确度不高,引入形式概念分析FCA(FormalConceptAnal（略..）ysis)理论,利用本体特征之间的序关系来建立形式背景,根据形式背景构造基于概念格的相似度计算模型,该模型以概念格的不可约下确界元素作为相似度计算的依据;另一方面针对T-LBACH算法计算概念RDF图结构相似度时不能充分表达本体的语义信息,引入OWL属性构造子,通过属性构造子的相似性,使得RDF三元组从语义上更准确地描述概念,提高RDF图（此处忽略..）结构相似度的准确度,能够更充分地从语义上描述概念。依据概念相似度CSO算法思想,本文给出了CSO算法的原型框架图,并对CSO算法的内容进行了设计。为了验证本文提出的CSO算法的优越性,本文基于CSO算法设计了概念相似度计算系统,利用T-LBACH算法和CSO算法分别计算出概念相似度值,然后通过图表来作比较。实验结果表明CSO算法得出的概（此处忽略..）念相似度值在总的趋势上与T-LBACH算法保持一致,但CSO算法在计算准确性上优于T-LBACH算法,从而说明本文提出的概念相似度算法—CSO算法更能体现本体概念的语义性,能够为解决异构本体间的资源共享问题做好一定基础。最后简单介绍了CSO算法在信息检索领域的应用,说明CSO算法对信息检索的研究工作具有十分积极地意义。

以上为本篇毕业论文范文基于本体的概念相似度算法研究的介绍部分。

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