基于改进协同训练的本体映射方法

• 作者: 吕闽晖 孙煜飞 覃基伟 马良荔
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 本体映射 协同训练 主动学习 不平衡数据
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 459-464
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 字数: 6716字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2017.02.34

摘要

针对基于机器学习的本体映射方法存在的人工标记代价高和样本不平衡问题，将本体映射建模为二视图上的协同训练问题，分别从本体模式层和数据层提取特征集。通过对本体概念对进行预匹配，缩小样本不平衡度。分析了传统协同训练方法的局限性，结合主动学习思想，设计了一种考虑样本价值的改进协同训练算法，在每轮迭代中选择更有价值的未标记样本更新训练集。实验结果表明，该方法学习效率更高，同时能取得较好的本体映射结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	覃基伟	海军工程大学电子工程学院	3	4	1.0	2.0
2	马良荔	海军工程大学电子工程学院	55	275	9.0	12.0
3	吕闽晖	海军工程大学装备经济管理系	8	10	2.0	2.0