OWL DL本體中概念相似度算法研究.pdf

1、本體作為描述語義Web信息的一種模型，通過良好的概念層次結(jié)構(gòu)、類、描述構(gòu)造子、概念之間的屬性關(guān)系和對邏輯推理的支持等來表達信息的語義。由于本體提供帶有語義信息的一種表達形式，故語義Web世界中對信息的處理都是以對本體的操作為基礎(chǔ)的，而對不同本體的操作又都是以本體的相似度和本體的部分相似度為基礎(chǔ)，所以研究本體概念相似度對語義Web發(fā)展有重要意義。 通過對當前本體相似度計算研究成果的分析與總結(jié)發(fā)現(xiàn)，雖然T-HBACH算法利用OWL

2、DL本體表達概念語義信息的構(gòu)造子進行相似度計算得到令人滿意的計算結(jié)果，但是T-H BACH算法在計算相似度過程中尚不完善，如構(gòu)造子語義相關(guān)性權(quán)值的調(diào)整策略需要改變；忽略概念層次關(guān)系對相似度影響導致相似度計算語義丟失。針對這些問題，本文提出SOC-MATCH本體概念相似度計算方法。該方法在借鑒T-H BACH算法中構(gòu)造子的描述邏輯表達能力作為概念相似度計算因素的基礎(chǔ)上，改進了T-H BACH算法對構(gòu)造子權(quán)重的調(diào)整策略，并綜合考慮層次結(jié)構(gòu)對

3、概念相似度影響，從概念的語義距離、語義重合度和子孫層次這三方面考慮結(jié)構(gòu)相似度計算。通過差別分辨度評價指標比較SOC-MATCH算法與T-H BACH算法，發(fā)現(xiàn)SOC-MATCH算法保留了T-H BACH算法特性，并提高了本體概念相似度計算精度，具有更強的區(qū)分同層次概念相似能力且差別分辨度更優(yōu)；同時能夠快速準確地計算出表達相同語義信息的同名概念相似度，并能更準確全面體現(xiàn)本體的語義信息，具有豐富的概念相似性表現(xiàn)力，且結(jié)果符合人的心理感受。