基于本体片段模糊相似度的异构本体合并

提出一种基于本体片段模糊相似度的异构本体合并方法研究。复杂的异构本体模型可被分割成多个本体片段,且这些片段均具有独立语义,使本体合并转换成本体片段之间的合并;提出基于概念或关系的两种本体片段模糊化相似度计算方法,并进一步讨论一种基于本体片段模糊相似度的异构本体合并的算法。该算法解决相似度计算过程中出现的模糊特性过早裁决的问题,从而文本信息可与结构信息共同分析以提高本体片段间的合并效果。最后通过应用实例和相关复杂性分析比较,全面评估该基于本体片段模糊相似度的异构本体合并的算法。

基于领域的本体抽取技术研究

本文以一个微型本体片段为例,采用程序切片技术对实验本体进行抽取,内容涉及基于本体的依赖图构建、分层化简本体依赖图的生成以及本体切片方法的设计,是程序切片技术在本体构建领域的一种尝试。

系统中心本体的工作流建模

知识重构与抽象模型作为一个表示改变的模型,既包含语义重构也包括了抽象.基于本体类以及本体类之间的映射关系扩展了抽象过程,同时引入了目标感知的概念,形式化地描述了分层工作流抽象建模过程.引入基于工作流片段的本体类,并且分别从基于对象的角度和基于流的角度给出它的分层表示,即工作流片段抽象以及工作流片段聚合.基于工作流片段的本体类给出了系统中心的知识学习、共享和重用的机制,节省了工作流再设计和再建模的成本.基于系统中心本体构造工作流的分层抽象模型,比基于对象中心本体构造的分层模型更加抽象,可以进一步简化推理.