知识图谱中的关系方向与强度研究

目前普遍的知识图谱构建思路是图谱中的关系标签采用文字描述,这样很难对图谱中的关系进行计算。针对这个问题,提出了关系方向、强度因子和时态因子的概念,关系的正负、强度和时态可以通过有监督机器学习的方法形成自动模型,从而在领域知识图谱中实现关系的量化计算。这种知识图谱构建方法在计算事件舆情走向、计算企业合作与竞争情况变化、分析销售人员市场拓展情况等领域,形成了一种新的数据分析模式,对人工智能在具体行业的落地应用很有意义。

非连通空间对象方向关系表达与推理

为了弥补现有的二维空间对象方向关系表达模型大都利用点、最小外包矩形等近似地代替空间对象,距离真实空间对象间方向关系的描述与推理仍存在差距的不足,提出了一种基于Voronoi图的非连通空间对象方向关系表达模型。该模型借助Gestalt心理学理论,通过提取非连通空间对象的特征点、特征链,构建空间对象间的可视区域,生成方向关系Voronoi图,实现了非连通、含洞的参考对象与目标对象间方向关系的表达。该模型较好地顾及了空间对象形状、大小等因素带来的影响,表达精度更高、适用范围更广。为了提高复杂空间对象方向关系复合推理的精度,基于该模型提出了一个非连通对象间主方向关系复合推理算法。该算法借助Tile-union运算和Pr运算,实现了该模型下基本主方向关系的复合推理,降低推理结果的不确定性。分析和验证的结果表明,提出的非连通空间对象方向关系模型及复合推理算法,提高了表达与推理的精度,完善和提高了对复杂空间对象方位关系的分析与处理能力。

基于格网锥形方向的关系模型计算方向相似性研究

针对方向关系矩阵在定量计算空间对象方向相似关系方面存在的表达能力、多尺度地图数据下应用能力不足的问题,提出一种格网锥形方向关系模型,完成对空间对象方向关系的定量表达。对同尺度下格网锥形方向关系模型的表达能力进行试验分析,并对不同尺度下格网锥形方向关系模型的应用能力进行分析,分析对比后验证了本文方法可行,空间方向相似性度量结果和人们的认知结果一致,可应用于制图综合、空间数据查询更新、空间数据变化检测等任务。

空间方向关系模糊描述

采用模糊的方法来描述方向关系.首先给每个方向定义一个模糊隶属函数,使得目标对象属于某个方向的模糊性可用一个模糊集来描述,9方向关系系统可用9个模糊集来描述;然后在每个模糊集上定义一个聚集算子,使得每个模糊对象和精确对象间的方向关系可用一个3×3的模糊矩阵来描述.

方向关系矩阵的复合

采用方向关系矩阵模型表示空间区域最小边界矩形(MBR)间的关系,形式化描述了Skiadopoulos等提出的方向关系复合思想,并对其进行细化,提出方向关系矩阵复合方法,使方向关系复合易于实现;简化了Most运算,使复合过程更加简洁;通过定义取极小和取极大算子,实现了Most算法,为复合算法的提出奠定了基础;定义求幂运算符,实现了复合算法Com-pose并证明了算法的正确性,Compose算法的实现使方向关系复合从理论向应用更进一步。

空间目标的方向关系定性推理

由于空间问题固有的复杂性和不确定性,空间关系的描述和推理普遍采用定性的方法来符合人们的认知。方向关系是一类重要的空间关系,以往对方向关系的定性推理大多在2个参照系下进行,将目标对象抽象为点或者认为目标的大小近似相等。为了更细致地推理方向关系,提出四种不同情况下基于1个参照系的定性方向关系推理方法,并就本方法存在的问题和今后的研究方向提出了一些看法和思路。

三维空间方向关系的定性描述与推理

在研究现有二维平面对象的方向关系模型的基础上,给出一个三维空间方向关系定性表达和推理模型。该模型是平面方向关系矩阵模型向三维空间的扩展,通过延伸参考对象在三维空间最小外包矩形的边,将三维空间划分为27个方向区域,通过记录上述27个方向区域与主对象的交集是否为空,构造一个三行九列的矩阵,用以表示三维空间的方向关系。基于该模型给出三维空间方向关系的定性推理方法。

基于方向关系矩阵的空间方向相似性定量计算方法

介绍了一种多尺度空间对象的方向关系表达模型以及基于该模型的方向相似度度量方法。该方向关系模型对方向关系矩阵模型进行了改进,根据空间对象的形状定量描述空间对象之间的方向关系;借鉴平衡传输问题的解决方法计算方向矩阵间最小转换代价,即方向矩阵间的距离,从而量化方向对间的差异,最终获得任意尺度空间对象的方向相似度并对其进行比较。对不同尺度空间对象的方向相似性的试验表明,该方法简单可行且不失精度,结果符合人类认知。

3D-GIS中方向关系描述及其推理

方向关系是描述一个物体与另一个物体的相对位置关系。现有文献主要研究二维空间方向关系的描述和定性推理,二维空间中方向关系的描述和推理相对比较完善。本文采用投影方法给出三维空间方向关系描述模型,研究了单方向关系的推理,在此基础之上给出了单方向与多方向关系的定性推理,以及多方向关系与多方向关系间的定性推理。最后研究单方向关系定性推理的一些规律。

用Voronoi图描述空间方向关系的理论依据

基于可视点、可视链、可视区域等概念 ,分析了影响空间方向判断的两个因子 :两目标群点凸壳的直径与可视区域 ;

一种不确定区域间的方向关系模型

基于区间值及其运算性质给出了不确定区域间方向关系的表示及推理方法.该方法不同于基于经典模糊集及其截集的方向关系模型,利用区间值方向关系矩阵分析不确定区域间方向关系的隶属程度,将不确定区域间的方向关系划分为不确定区域与不确定区域间的方向关系、不确定区域与分明区域间的方向关系、分明区域与不确定区域间的方向关系、分明区域与分明区域的方向关系4种类型.将分明区域作为不确定区域的特例统一处理.

空间目标方向关系的定性扩展描述

由于空间问题固有的复杂性和不确定性 ,空间关系的描述和推理普遍采用定性方法以符合人们的空间认知行为。方向关系是一类重要的空间关系 ,用以确定目标的方位 ,以往的方向关系描述模型通常将空间目标作为一个抽象点 ,或者用目标的最小外接矩形表示目标 ,这两种方法都存在明显不足。为了更细致、准确地描述方向关系 ,文章提出一种方向关系描述的分层多级处理方法 ,在以点、线、面为参照目标的空间目标间建立方向关系描述的 3层模式结构 ,每层模式又由基本方向关系描述、推理模型和方向关系描述、推理细化模型组成 ,从而扩展了方向关系的描述。

矢量GIS空间方向关系的演算模型

空间方向关系是描述空间目标间位置分布的一类基本空间约束,在G IS中是由形式化模型描述的。但现有模型由于简化假设过多,其描述分辨率较低。以点/点空间方向关系的计算量为基础,在综合考虑空间目标的几何构成和分布关系后,提出了定量化演算空间方向关系的一种新模型。利用该模型的结果,根据定量表达与定性描述之间的转换函数,可以得到相应的定性描述结果。理论分析和算例表明,新模型对目标间距离和目标本身的形状等影响方向关系的参数更为敏感,因而比现有模型有更高的描述分辨率。

空间方向关系描述模型及其GIS应用分析

空间方向关系建模是一个属于空间认知范畴的研究问题。近20年来,该研究问题受到来自计算机、人工智能、机器人以及地理信息科学等领域的众多学者们关注,提出了许多形式化描述模型。首先阐述了方向关系描述框架、表达形式、基本性质以及影响方向关系描述的主要因素。然后,重点回顾及评价了一些较有代表性的方向关系建模方法及其在GIS空间查询、分析、推理中的应用,指出了其中存在的一些主要问题。最后,展望了方向关系模型及其应用中有待进一步研究的若干相关工作。

基本主方向关系的反关系推理

在深入研究了基于MBR的主方向关系的反关系推理的基础上,提出了一种基于区域对象本身的基本主方向关系的反关系推理算法。在理论上对该算法的正确性和完备性进行了证明,并通过与实际情形逐一对比验证了该算法的正确性。

GIS中拓扑和方向关系推理模型

当今GIS在空间分析、建模和推理方面的能力极其有限,究其原因,现有GIS空间数据表达不直接支持推理运算,空间关系推理模型相互独立且运算复杂,准确性不高。本文在深入研究现有空间拓扑关系和方向关系推理模型的基础上,基于Cobb的空间拓扑关系模型的基本思想,建立了拓扑关系矩阵TopX2×2、TopY2×2和方向关系矩阵Dir3×3并将拓扑和方向关系推理计算统一到空间目标的MBRs(MinimumBoundingRectangles)的比较运算上来,达到了简化推理运算和统一建模实现拓扑和方向关系的联合推理,丰富了空间关系推理的语义,提高了推理的准确性。

基于方向关系的不确定区域拓扑关系推理

用宽边界区域模型建模不确定区域,把不确定区域间的拓扑和分析关系表示为确定区域间拓扑和分析的组合表示,并根据宽边界区域方向关系矩阵与宽边界区域扩展九交矩阵的联系,提出了基于方向关系的推理拓扑关系方法。根据推理方法可直接推理拓扑关系,因而可以节省计算量和存储空间。

三维空间中3DR44方向关系表示模型

现有方向关系模型无法表示参照对象的最小包围盒的内部空间方向。针对该不足,提出3DR44方向关系表示模型,给出动态邻接关系以及双向映射关系,利用交集对的有序序列处理特定目标对象与参照对象间的复杂方向关系,并将该模型转化为二维空间中的方向关系模型进行处理。应用结果表明,该模型可增强空间数据库表示三维空间对象方向关系的能力。

道路网络中基于方向关系约束的CKNN查询

针对位置服务应用中，基于道路网络的移动对象连续K最近邻（ CKNN ）查询实时响应速度慢的问题，提出基于方向关系约束的移动对象CKNN查询算法CDR-CKNN。采用锥形模型建立方向关系表示模型，将查询中的方向关系谓词转化为开放图形，作为K最近邻查询的约束条件，快速过滤与查询结果无关的道路边，从而避免查找最近邻对象时对道路网的盲目扩展，缩短查找K最近邻对象的时间。实验结果表明，当道路网络规模增加时， CDR-CKNN算法查询性能比IMA/GMA算法提高2倍~3.3倍，其性能受兴趣点对象分布密度影响较小；采用八方向锥形模型比四方向锥形模型的算法查询效率提高1.5倍~3倍。

GIS空间方向关系形式化描述模型分析

空间方向关系是空间关系的重要内容,是地理信息系统(GIS)的基础理论问题之一,在GIS空间查询、空间分析、空间推理、制图综合等过程中起着重要作用。空间方向关系的理论研究相对于拓扑关系和度量关系的研究相对滞后。本文给出了空间方向关系形式化描述方法的分类,阐述了空间方向关系的形式化描述模型与表达方法,分析比较了各自的优缺点,并探讨了目前存在的问题和今后的发展方向。