基于ROUGH集理论的本体相似性技术研究

论文摘要

本体最初是一个哲学概念,用来描述事物的本质,本体是概念、属性和关系的集合。它除了应用于语义Web的信息表示之外,还被广泛地应用于智能信息集成、协作信息系统、信息检索、电子商务和知识管理等领域。本体的应用领域越来越多,其应用的主要目的是为了知识的共享和重用。由于本体自身的分散性,不同的用户可以构造不同的本体。要想实现不同本体间的互操作就必须解决本体间的异构问题,一般都用本体的映射来解决本体间的异构问题。相似性提取是本体映射的一个重要步骤,它主要是进行相似度的计算。本体相似度的计算广泛应用于信息检索、机器翻译、自动问答系统等领域,是一个非常基础而关键的问题,长期以来一直是人们研究的热点和难点。由于各个本体提供者的信息源是异构分布自治的,因此在构建共享平台的过程中,重点要解决的就是这些数据源之间的本体异构问题。本体异构包括由不一致数据和对相同数据的多个解释造成的数据级异构和由数据的逻辑组织不相似所造成的模式级异构。本文通过本体相似度计算技术来解决本体异构问题,难点在于本体的属性繁多,本体间关系复杂。本文研究了本体理论和Rough集理论,重点介绍了Rough集理论中的属性约简。通过对Rough集理论和本体的研究,在理论上确立了基于Rough集理论的本体相似性技术研究的方案,改进了现有的基于属性的本体相似性度量方法,使用了一种基于二进制的属性约简方法来减少工作量。提出了RSONSA算法用于计算本体相似度。系统采用七步法构建旅游领域本体,实现了实验原型,通过对系统应用效果的定量分析,验证了RSONSA算法的效果和性能。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 问题的提出及研究的意义
• 1.1.1 问题的提出
• 1.1.2 研究的意义
• 1.2 语义Web 概述
• 1.2.1 语义Web 的提出
• 1.2.2 语义Web 的目标和特征
• 1.3 相关领域的研究现状
• 1.4 研究的主要问题
• 1.5 主要创新点
• 1.6 各章节安排
• 第二章 语义Web 及本体
• 2.1 语义Web 体系结构
• 2.2 本体的定义和分类
• 2.2.1 本体的定义
• 2.2.2 本体的分类
• 2.3 本体的建模
• 2.4 元数据描述语言
• 2.4.1 XML 与XML Schema
• 2.4.2 RDF（S）
• 2.4.3 OWL
• 2.5 描述逻辑与OWL DL
• 2.5.1 类的描述
• 2.5.2 OWL DL 对属性的刻画
• 2.5.3 OWL DL 对个体的刻画
• 第三章 Rough 集属性约简理论
• 3.1 知识与知识库
• 3.1.1 知识的概念
• 3.1.2 信息系统及决策表
• 3.2 粗糙集理论的基本概念
• 3.2.1 集合的上、下近似集
• 3.2.2 粗糙度和粗糙隶属度
• 3.3 属性约简
• 3.3.1 属性约简和核
• 3.3.2 属性的重要性
• 3.4 现有属性约简算法
• 第四章 基于Rough 集的本体语义相似度的计算原理
• 4.1 本体相似度的计算方法
• 4.2 基于二进制运算的差别矩阵属性约简算法
• 4.2.1 DMX 算法的设计原理
• 4.2.2 DMX 算法
• 4.2.3 示例
• 4.3 基于Rough 集理论的本体相似度计算算法
• 4.3.1 RSONSA 算法的设计原理
• 4.3.2 RSONSA 算法
• 4.3.3 示例
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于Rough 集的本体相似度度量系统的实现
• 5.1 系统的开发环境及主要工具
• 5.1.1 系统的开发环境
• 5.1.2 主要开发工具
• 5.2 领域本体的建立
• 5.3 系统的设计与实现
• 5.3.1 系统的总体结构
• 5.3.2 主要模块功能
• 5.3.3 系统的实现
• 5.4 实验系统效果分析
• 5.5 本章小结
• 第六章 研究工作总结与展望
• 6.1 本文的主要工作
• 6.2 相关研究工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 个人简历 在读期间发表的学术论文