基于概念模型的本体复杂性研究

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1、基于概念模型的本体复杂性研究杨哲张大陆（同济大学计算机科学与工程系，上海201804）摘要随着本体的应用和规模的扩大，其复杂性也随之增加，给本体的管理和维护带来困难，也限制了本体的使用。论文从本体概念模型的角度，对本体的复杂性及其演化规律进行了研究。主要从本体的概念、关系和路径三者的相互依赖关系，提出了本体复杂性的评价指标集。通过对GO本体的分析，验证了该指标集能较好衡量其复杂性，并反映出其演变趋势。关键词本体概念模型复杂性分析评价指标文章编号1002-8331-（2006）10-0019-04文献标识码A中图分类号TP301ComplexityAn

2、alysisonOntologyConceptualModelYangZheZhangDalu（DepartmentofComputerScienceandEngineering，TongjiUniversity，Shanghai201804）Abstract：Withthetremendousdevelopmentinpopularityandsize，thecomplexityofontologyincreases.Inthestudy，weexaminethequantity，ratioandcorrelativityofconceptsand

3、relationshipsinontologyconceptualmodel，whichreflectsthefundamentalcomplexity.Andawell-definedmetricssuiteofcomplexityissuggested.wemeasurethreeontologiesinGOtoverifyourmetrics.Theresultsindicatethatthismetricssuiteworkswell.Keywords：ontology，conceptualmodel，complexityanalysis，m

4、etrics1引言Burton等人从构词法、语义能力、实效性和社会性四个方随着Web资源共享、信息交换和集成的需求日益增长，使面，对DAML本体的有效性进行了评估，同时给出了一组评价指标[4]。而且在这些指标的基础上，通过加权函数计算得出本体得本体作为一种共享知识模型得到了迅速的发展，并且不同的领域已经构建了许多本体。但本体的构建和开发是一个反复、总体质量的评价指标。动态和并行的过程[1]，尤其是大规模标准化的本体，如GOYao等人提出了一组内聚指标（cohesionmetrics），针对本（GeneOntology）[2]。而随着本体规模的扩大，它

5、的复杂性也随之体中类的数量及继承树的深度，对OWL本体的模态相关性（modularrelatedness）进行分析[5]。这些指标首先从构词法的角增加，这给本体的管理和维护带来困难，也限制了本体的使用。度对OWL本体进行解析，然后根据树状的语义层次结构计算目前对本体复杂性的研究，还没有比较系统的方法和合理的评价指标[1，3]。而得。从理论上讲，这组指标比人按经验的评价方法有效。但这些标准却并非是专门针对本体复杂度的。本文重点研究了本体共有的基本属性——概念模型，主要Kang等人用加权类关系图（weightedclassdependencegraph）

6、从概念、关系和路径三者的相互依赖关系，提出了本体复杂性表示一个给定的类图，并提出基于熵距离（entropydistance）的的评价指标集。然后通过这个指标集对GO本体进行了复杂性方法，对UML类图的结构复杂性进行评估[6]。该方法同时考虑分析，并对其复杂性的演变趋势进行了研究。了类和关系的复杂性，并将类和关系的复杂度值通过一定的规文章第2节讨论本体复杂性研究的相关技术背景。第3节则转化为加权类关系图。这种方法能够比较客观的分析类图的给出本体概念模型的形式化描述方法及相关术语的定义。第4结构复杂性。节详细定义了本体复杂性评价指标及计算方法。第5节是对

7、Hsi在他的博士论文中，通过图论的方法研究了两个概念GO本体的复杂性及其演变趋势进行分析。第6节是总结及对完整性指标[7]：概念一致性（conceptualcoherence）和概念复杂未来工作的展望。性（conceptualcomplexity）。概念一致性指标用图中节点间的平均距离来考察概念间的相关性。概念复杂性指标主要体现为概2本体复杂性相关研究念图中每个节点的关系数及图中所有节点的平均度数。它更多目前有关本体复杂性的研究还不够系统和全面。已有的复是用来衡量单个概念的复杂度问题。杂性研究及指标，主要从本体描述能力的角度，针对本体的构Mungal

8、l研究了GO本体的复杂度变化情况[8]。他以有向非词、语义及结构特点。但对本体本身的复杂性及其演变研究循环图