一种基于决策树的数据库本体学习优化方法

• 作者: 丁嘉伟 刘京志 刘旭红 刘秀磊 尹静 白雪瑞
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 本体 决策树 本体学习优化
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 数字视频
• 页码范围: 6-10,17
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 4047字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2019.04.002

摘要

本体作为一种知识的表达方式,逐渐成为信息世界与现实世界沟通的桥梁,然而不同领域的本体往往需要用到不同领域的专家手工构建,费时费力.本文为本体的半自动化构建提供了一种通用的思路,采用机器学习中的决策树训练数据库中的信息为本体半自动化构建,首先介绍了本体概念与研究现状,然后阐述了现在主流的决策树算法,其次提出决策树对构建本体的优化方法,最后通过实验证明用决策树优化后的本体比直接从数据库构建的本体表达能力更强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘旭红	北京信息科技大学数据科学与情报分析实验室	26	136	5.0	11.0
2	刘秀磊	北京信息科技大学计算机学院	18	39	4.0	5.0
3	白雪瑞	中国科学院前沿与教育局重点实验室处	4	2	1.0	1.0
4	尹静	中铁科学研究院有限公司科技情报中心	3	3	1.0	1.0
5	刘京志	北京信息科技大学计算机学院	5	36	3.0	5.0
6	丁嘉伟	北京信息科技大学计算机学院	1	0	0.0	0.0