面向关系型数据的本体学习模型——RCAOM

• 来源期刊: 清华大学学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 本体 形式概念分析 关系型数据
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 自动化
• 页码范围: 548-553
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

为获取结构化的关系数据库中蕴含的知识本体,利用形式概念分析与本体间的双向互动关系,提出了基于关系形式概念分析的本体学习方法——RCAOM（relational context analysis ontology model）方法。RCAOM方法分别从关系数据的元数据层和元组实例两个层面发现概念及关系,通过关系数据库逆向工程和用户参与的概念格建立与概念测量,形成关系型的形式背景,最终转化为面向关系数据的本体模型。研究表明：RCAOM方法不仅可以较好地自动发现关系模式元数据概念及关系,而且能够有效发现隐含于数