基于语义信息内容的FCA概念相似度计算方法

• 作者: 万庆生 程清杰 黄宏涛 黄少滨
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: FCA概念相似度 信息内容 概率 语义 层次结构
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 731-735
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.03.021

摘要

基于概率信息内容的FCA概念相似度计算方法依赖于语料库中概念的频次信息,这种方法仅使用出现概率作为信息内容度量指标计算FCA概念相似度,其计算结果的准确率不高.针对上述问题提出一种基于语义信息内容的FCA概念相似度计算方法,该方法利用本体中概念间的上下位语义关系度量信息内容,以进一步提高概念一般/具体程度的度量精度;然后在本体派生的ISA层次结构上计算语义信息内容相似度,从而避免基于概率信息内容的方法对语料库的依赖;最后把语义信息内容相似度作为度量FCA概念相似度的依据,并给出了通过构造带权二部图提高相似度计算效率的方法.实验结果表明使用基于语义信息内容的方法能够在不牺牲时间性能的前提下有效提高FCA概念相似度计算结果的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄少滨	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	55	319	10.0	15.0
2	黄宏涛	河南师范大学河南省高校教育信息工程技术研究中心	17	41	4.0	5.0
3	程清杰	河南师范大学河南省高校教育信息工程技术研究中心	4	19	3.0	4.0
4	万庆生	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	5	11	2.0	3.0