基于多属性的本体实例匹配算法

提出一种基于多属性的本体实例匹配算法,利用关键性属性获得待匹配本体实例间的相似度,使用Similarity Flooding算法,依据由对象属性构成的有向图对实例间的相似度进行修正,并获得初始匹配结果,根据必要性属性过滤初始匹配中的错误匹配。实验结果表明,该算法可提高本体实例匹配的查准率与查全率。

Web表格中本体实例自动获取方法

当前许多领域信息都采用表格形式展现,因此,如何从表格中抽取本体逐渐引起了人们的关注.为了提高从Web表格中抽取本体实例的准确性,提出了基于语义相似度的词汇语义类的获取方法.该方法采用了基于SVM的语义相似度计算方法,提高了判断语义相似度的准确性,克服了以前依靠句法相似度分析表格结构存在的局限性.最后,根据实验结果,对该方法的性能进行评估.实验结果显示,该方法可以有效地从Web表格中抽取本体实例.

问答式移动空间信息服务中的本体实例搜索

从地理本体入手，构造了空间语义角色和实例模式，通过空间语义角色标注、短语识别以及模式匹配等手段，从Web中提取出与空间位置相关的本体实例，为问答式移动空间信息服务提供了可动态更新且具有明确语义的数据源，并利用语义Web技术，为移动用户提供问答式本体实例查询服务。初步实验表明，该方法具有较好的准确率，召回率有待进一步提高。

水稻本体实例构建研究

实例是本体的重要组成部分，它在很大程度上决定了本体的可用性。而目前本体实例构建的难度甚至超过了本体构建本身，大多实例的获取、更新和扩充依靠人工完成，既花费大量时间，又难以保证质量。文章在已完成的水稻本体概念框架基础上，利用神经网络方法进行半自动水稻实例抽取，提出水稻本体实例构建框架。统计数据表明，该方法能够有效地提高本体实例构建效率，大幅度降低手工劳动水平，提高本体实例质量，为本体实例构建和本体走向实际应用提供了思路和方法。

基于产品族实例本体模型的产品配置方法研究

为解决大规模定制环境下现有的实例配置知识表达方法可扩展性差、配置效率低的问题,将本体和产品族的概念与配置实例相结合,建立了基于本体的产品族实例模型。在分析模型的基础上,证明了产品族实例的本体表达有助于对配置问题语义信息的理解。同时,采用Web本体描述语言对概念实体及实体之间的关系进行了描述。以上述工作为基础,构建了摩托车产品族实例本体框架,从实例特征参数、实例配置知识及经验和实例配置方案三方面出发,对提出的模型进行了验证。

基于应急实例本体模型的应急案例推理方法

[目的/意义]非常规突发事件由于其不可预测性,给政府应急决策与管理工作带来了很大的困难。为了推进突发事件的信息提取与共享,提高历史案例的利用效率,提出一种新的方法。[方法/过程]通过对非常规突发事件的应急知识管理分析,给出了基于本体模型的案例推理的应急决策方法。采用本体模型提取出实例中公共知识,为实例与本体模型建立联系。并为实例的动态情景描述建立事件链,给出事件链的匹配计算方法。[结果/结论]该方法提高了知识的共享程度,同时解决了"情景-应对"型决策的情景描述与匹配问题,对非常规突发事件快速生成解决方案具有较大的参考价值和现实意义。