贝叶斯分类的概念相似度算法-论文.pdf

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1、第33卷第1期河南理丁大学学报(自然科学版)V，1．33No．12014年2月JOURNALOFHENANPOLYTECHNICUNIVERSITY(NATURALSCIENCE)Feb．2014贝叶斯分类的概念相似度算法赵冬玲，孙建国，潘正运(1．济源职业技术学院，河南济源454650；2．解放军信息工程大学，郑州459001)摘要：本体映射是本体异构的主要解决方法，而概念相似度计算则是本体映射的关键．针对目前概念相似度算法缺少语境信息的问题。提出了一种基于贝叶斯分类的概念相似度算法．该方法利用概念注释、借助语义词典Wordnet对概念扩充，利用贝叶斯分类技术确定相似概念，在一定

2、程度上提高了相似度计算的准确率．实验表明该方法是切实可行的．关键词：本体映射；概念相似度；Wordnet；贝叶斯分类中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1673—9787(2014)01—0070．05AconceptsimilarityalgorithmbasedonbayesianclassifierZHAODong．1ing一，SUNJian．guo，PANZhengyun(1．JiyuanVocationalandTechnicalCollege，Jiyuan454650，Henan，China；2．，咖rmationEngineeringUniversityof

3、thePeople：~LiberationArmy，Zhengzhou490001，China)Abstract：Ontologymappingisamainmethodforresolvingontologyheterogeneity，whilethecomputationofconceptsimilarityisthekeyparttoit．ThispaperproposedaconceptsimilarityalgorithmbasedonBayesianclassifieragainstthelackofcontextualinformation．Itextendedthe

4、conceptbasedonBayesianconceptcom—mentsandusingWordnet，andconfirmedasimilarconceptbyBayesianclassifier．Thuslyitimprovedtheac—curacyofsimilaritytoacertainextent．Theexperimentshowsthatthealgorithmisviable．Keywords：ontologymapping；conceptsimilarity；Wordnet；bayesianclassifier目前，概念相似度计算主要以3种基本算O引言法为

5、基础，3种算法依次为基于语言学的相似本体自引入人工智能领域以来，作为行业的度算法，基于结构的相似度算法，基于实例的相似知识库广泛应用于知识工程、数据库集成、P2P系度算法．在这3种方法中，忽略了概念的语境．概统、电子商务、语义Web服务等众多领域．开发本念如果缺少上下文约束，在一定程度上将影响含体的本意是为了统一知识的表述，然而由于开发义的表达．因此，以此进行的相似度计算也是不准者的不同或者系统的不同需求，同一事物却存在确的．多种表达方式．为了在不同数据间共享访问以及针对上述问题，本文提出了一种基于贝叶斯方便多个系统的交互，必须解决本体异构问题．本分类的概念相似度算法．该算法根据概

6、念的结构体映射是解决本体异构的主要方法，而概念相似特征，将概念和概念的属性、概念之间的关系作为度计算作为本体映射的基础，决定了本体映射的一个概念整体．结合概念的语境一注释，利用贝叶质量．斯分类技术，计算概念相似度．考虑到贝叶斯算法收稿日期：2013—11-05基金项目：河南省科技攻关项目(12210221047I)．作者简介：赵冬玲(1972一)，女，河南济源人，副教授，主要从事语义Web研究与教学工作E—mail：1291zhao@163．COIn第1期赵冬玲，等：贝叶斯分类的概念相似度算法71基于统计分析原理，需要大量数据支持，该算法通P(CI)>P(CjIX)，1≤≤m，J．

7、≠i，过语义词典Wordnet对概念进行词义扩充，弥补(1)了数据少的缺点．其中P(cI)最大的类C称为最大后验假定．根据贝叶斯定理，1理论基础P(CI)=—，(2)1．1基本概念根据本体映射中概念的特点，本文重新对概其中，P()对于所有类为常数，又因类的先验概念进行了定义．率未知，于是将P(C。)，P(C)，⋯，P(c)作为等定义1概念是客观世界中任何事物的抽象概率的．为简化计算可以做类条件独立的假定．给描述，语义上表示事物、事物属性、事物行为及事定样本的类标号，假