本体语义相似度自适应综合加权算法研究

• 作者: 李伦 李钝 郑志蕴 阮春阳
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 本体 语义相似度 主成分分析法
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 242-247
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 7224字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.10.046

摘要

本体语义相似度计算是解决语义网中语义异构的关键环节.通过对传统语义相似度计算方法的分析研究,引入本体层次结构,给出基于信息内容、距离、属性的语义相似度改进计算方法,并采用主成分分析法,提出一种自适应相似度综合加权计算方法(ACWA),以解决传统综合加权计算时人工赋权的不足.实验结果表明,提出的ACWA算法的计算结果与参照标准之间的皮尔森系数较传统算法平均高出了8.1％,有效提升了本体语义相似度计算的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑志蕴	郑州大学信息工程学院	54	368	13.0	15.0
2	李伦	郑州大学信息工程学院	21	60	4.0	6.0
3	李钝	郑州大学信息工程学院	22	142	7.0	11.0
4	阮春阳	郑州大学信息工程学院	2	8	1.0	2.0