基于数据挖掘的本体构建与重构技术研究

本体理论在知识工程领域得到广泛关注和普遍认可,构建完备且准确的领域本体已经越来越重要,同时,企业知识资源的更新与集成要求本体的不断进化与融合;针对目前本体构建与重构过程中数据处理效率低的问题,运用支持向量机分类及K-均值聚类的方法对本体构建数据进行处理,从文本数据中抽取关注的特定的信息,运用基于二叉树的多分类支持向量机以及支持向量机与K-均值融合的多样本聚类,总结基于分类与聚类的本体构建过程,并以离散型和连续型两种数据样本验证了方法的可行性;最后,在上述框架与理论研究的基础上,设计并开发了面向知识管理的本体工具平台,简单介绍系统的模块功能;实验结果表明,基于数据挖掘的本体构建与重构技术具有良好的应用效果。