基于GRA本体映射研究

基层用户产生的本体映射关系蕴含着相关领域内的类层次结构,利用这部分知识可用于新映射关系的产生.但是现有系统存在以下缺点:类层次复杂性考虑不足,矛盾知识不完全删除和效率低下.针对这些问题,文章提出将基层本体映射的相似和等价关系进行不同处理的方法,并重新设计了类层次知识库的前向推理规则.实验表明,改进的系统使效率得到提高,在保证查全率的同时可以明显改善查准率,而且能较好支持本体复合映射.

一种对基于GRA本体映射的精细前向推理方法

基层用户产生的本体映射关系蕴含着相关领域的类层次结构,利用这部分知识可用于新映射关系的产生。现有的系统考虑了类层次关系的复杂性,加入了等价关系的应用,但是在知识库处理中的前向推理阶段,对矛盾知识仅是简单删除,从而影响到查全率。针对这些问题,提出了来源可信度以精确化知识的可信程度,并重新设计了类层次知识库的矛盾知识推理规则。实验表明,改进的系统使知识结构更加合理,在保证查准率的同时可以明显改善查全率。

对GRAOM+中前向推理方法的改进

基层用户产生的本体映射关系蕴含着相关领域的类层次结构,利用这部分知识可用于新映射关系的产生。现有的系统考虑了类层次关系的复杂性,加入了等价关系的应用,但是在知识库处理中的前向推理阶段,对矛盾知识仅是简单删除,从而影响到查全率。针对这些问题,提出了来源可信度以精确知识的可信程度,并重新设计了类层次知识库的矛盾知识推理规则。实验表明,改进的系统使知识结构更加精确,在保证查准率的同时可以明显改善查全率。