一种有效的本体排序算法MIDSRank

本体已经在很多的领域中得到了广泛的应用,网络上的本体也越来越多,为了节约本体构建的成本避免从头构建本体,人们经常首先从网络上获取候选者,然后再以此为基础构建自己的本体.而随之而来的本体排序问题则成为一个研究热点.通过对现有本体排序算法的总结与分析,将现有本体排序算法划分为两大类,分别阐述了其基本思想以及存在的问题.然后,提出了一种经过改进的本体排序方法,该方法结合了原有方法的优点并提高了本体搜索的质量.最后讨论了未来研究的方向和注意事项.

一种用于本体排序的内容分析方法

针对使用传统的用于本体排序的方法得到的排序结果不够准确的问题,提出了一种新的内容分析方法。首先通过构造本体的概念模型提取本体的主题词集合得到本体的主题相似度;然后通过对关键词所在的本体上下文进行分析,得到本体相对于关键词的上下文相关度;最后结合主题相似度和上下文相关度得到本体相对于关键词的综合评价值并进行排序。实验结果表明,该方法可以有效地提高本体排序的准确性。

面向特定领域的语义搜索结果排序算法

为了提高面向特定领域的语义搜索的准确性,在分析现有本体排序算法的基础上,对现有的中医药领域本体的重要性进行了评估。同时在计算检索关键词与结果的匹配度之后,给出综合评估后的排序结果。实验结果表明,该算法给出较合理的排序结果,能较好地满足用户的需求。

Optimizing Reactors Selection and Sequencing: Minimum Cost versus Minimum Volume

The present investigation targets minimum cost of reactors in series for the case of one single chemical reaction, considering plug flow and stirred tank reactor(s) in the sequence of flow reactors. Using Guthrie's cost correlations three typical cases were considered based on the profile of the reaction rate reciprocal versus conversion. Significant differences were found compared to the classical approach targeting minimum total reactor volume.