基于惩罚似然优化模型的本体稀疏向量计算算法-论文.pdf

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1、云南师范大学学报(自然科学版)JournalofYunnanNormalUniversity2015年7月35卷4期(Vo1．35No．4)DOI：10．7699／j．ynnu．ns一2015—052基于惩罚似然优化模型的本体稀疏向量计算算法兰二美天辉7吁(曲靖师范学院计算机科学与工程学院，云南曲靖655011)摘要：通过稀疏向量的学习来得到本体函数，利用方向导数计算来得到惩罚似然优化模型的最优解，进而得到本体稀疏向量．将该算法应用于植物学领域PO本体和仿生机器人领域本体，同时将实验结果与已有算法的结果作对比，结果表明本算法对植物学领域的相似度计算和仿生机器人领域本

2、体映射的建立有较高的效率．关键词：本体；相似度计算；本体映射；稀疏向量中图分类号：TP393．092文献标志码：A文章编号：1007—9793(2015)04—0051—051引言本体作为结构化概念共享、存储模型，越来越受到学者的重视，并成为计算机领域近年来研究的热点问题之一．本体概念模型可用图结构来表示，其顶点代表一个概念，边代表概念之间的直接从属关系．正则化学习模型被广泛应用于本体概念的相似度计算和本体映射的构建l1]．除正则化模型外的其他本体学习算法可参考文献[5—8]．本文通过惩罚似然优化模型的求解得到本体稀疏向量，然后利用本体稀疏向量来表示本体函数，进而通

3、过本体函数来计算顶点对应实数在数轴上的距离，最后确定它们之问的相似度．实验数据的对比说明本文算法对于植物学领域本体相似度计算和仿生机器人领域本体映射的构建有较高的效率．2新算法描述对本体图中的每个顶点，它代表一个概念，将该概念的名称、属性、结构、语义等信息用一个P维向量来表示．设一{一，)是顶点对应的向量．为了方便表示，用73来同时表示顶点以及对应的向量．本体学习算法的目标是得到最优本体(得分)函数_厂：一，顶点对应概念之间的相似度通过顶点对应实数在数轴上的距离来衡量．此类算法的本质是降维，用一维向量来表示P维向量，即所要学习的本体函数是一个降维函数：P一．在实际应

4、用中，本体函数可通过稀疏向量作如下表示：*收稿日期：2015—05—31基金项目：国家自然科学基金资助项目(61262071)；云南省教育厅科学研究基金资助项目(2014C131Y)．作者简介：兰美辉(1982一)，女，云南宜良人，硕士，讲师，主要从事信息检索、机器学习、人工智能方面研究．Email：lanmeihui97@163．corn．通信作者：兰美辉．·52·云南师范大学学报(自然科学版)第35卷P()一∑。+(1)=1其中p一(fl”，)是稀疏向量，它的特点是大部分分量为0或者大部分分量对于剩余小部分分量而言，值非常的小；是噪声项．从而，本体函数的学习就归

5、结为稀疏向量的学习．设稀疏向量EP的支集为supp()一ti：≠0}，且设IIlfO一』supp()1．一种学习p的模型为：^—argminQ()，S．t．卢l1O≤S(2)∈其中Q()为亏损项，它表示和y的接近程度．这里V∈P是数据矩阵，Y∈喂是目标向量，它由领域专家给出，反映通过本体函数f期望得到的目标值．Q()的一类常见取法为：Q(f1)一ll一Yl限制条件IIpl1O≤s用来控制向量p的稀疏度．与本体稀疏向量一般学习框架不同，本文利用惩罚似然优化模型(penalizedlikelihoodoptimiza—tion)来得到向量：一argmax{()一∑1l3

6、。)}(3)口∈Ri=l其中z()表示对数似然，A是协调参数用于协调本体向量的稀疏性．更进一步，惩罚似然优化模型可如下表示：一argmax{z(j3)一∑{。I一∑Ip～I)(4)∈i一i=lP其中it。是协调参数，。∑1汁一l项是从结构稀疏的角度来衡量本体向量的稀疏程度．z一1记z()一z(卢)一∑l。J一入。∑l斗一pifl—ll—l一般地，可设z()是一个二次可导凹函数．对任意点，在每个方向z∈P(满足llzIl一1)上的方向导数为z(，)一lim堡￡+【J￡在此基础上，无论(卢)是否满足二次可导的要求，z()的梯度都可以定义．本文的算法基于在方向32上的梯度

7、计算从而最大化z(，x)．3实验将得到的本体稀疏向量计算算法应用于植物学本体和仿生机器人本体，来验证算法是否有效．3．1本体相似度计算实验第一个实验是采用http：／／www．plantontology．org网站构建的植物学PO本体0(其结构可参考图1)来验证算法的效率．植物学PO本体的结构为树形，所有顶点被分成两个大分支．除本文算法外，还将一般本体排序算法ll9]、快速排序算法l】o]和基于NDCG测度计算的本体算法lLl妇分别作用于植物学PO本体．用P@N[12J平均准确率来衡量实验结果的好坏．将这三种算法得到的P@N准确率与本文算法得到的尸@N准确率进行