本體知識中不確定語義關(guān)系的表達(dá)和非精確推理研究.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)的增長和用戶的需求不斷擴(kuò)大，由于影視信息描述的缺乏和噪音大等問題，造成了影視信息產(chǎn)生諸多信息不完備、不精確等不確定性的情況，使用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)中的基于語義的算法文本分析算法也難以獲得良好的檢索效果。因此，能否以自然語言的形式描述影視信息領(lǐng)域的檢索需求，從語義的角度對視頻信息進(jìn)行知識描述、關(guān)聯(lián)性檢索以及非精確性推理等問題也成為本文研究的出發(fā)點(diǎn)。
　　首先，關(guān)于本體不確定性度量，Tim Berners Lee提出在下一代互聯(lián)網(wǎng)

2、中引入語義本體，使得計(jì)算機(jī)可以理解web資源的含義，因此本文基于影視信息本體，通過分析總結(jié)其不確定性，采用了非歸一化多因子概率的方法進(jìn)行度量，更好的體現(xiàn)了概念間語義關(guān)系的強(qiáng)弱。
　　其次，關(guān)于不確定性本體的語義檢索，拋棄傳統(tǒng)關(guān)鍵詞-詞頻的搜索方式，嘗試采用閾值約束改進(jìn)的激活擴(kuò)散算法對本體進(jìn)行關(guān)聯(lián)性檢索，通過閾值對搜索進(jìn)行約束，并加入對象屬性的語義關(guān)聯(lián)影響，對激活擴(kuò)散算法的擴(kuò)散范圍進(jìn)行了補(bǔ)充。
　　最后，關(guān)于語義的非精確性推理