计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
20期
33-36,39
,共5页
本体映射%概念相似度%权值分配
本體映射%概唸相似度%權值分配
본체영사%개념상사도%권치분배
本体映射是语义集成的关键,国内外对本体映射进行了深入的研究.将机器学习的方法引入到组合概念相似度的权值计算中来,提出了基于Widrow-Hoff理论的权值确定算法LMSW.通过梯度下降法来搜索最佳拟合训练样例的权向量,从而计算出组合的概念相似度,最终实现组合多种概念相似度算法的本体映射.实验表明该算法比单独使用概念相似度计算方法在查全率、查准率上均有所提高.
本體映射是語義集成的關鍵,國內外對本體映射進行瞭深入的研究.將機器學習的方法引入到組閤概唸相似度的權值計算中來,提齣瞭基于Widrow-Hoff理論的權值確定算法LMSW.通過梯度下降法來搜索最佳擬閤訓練樣例的權嚮量,從而計算齣組閤的概唸相似度,最終實現組閤多種概唸相似度算法的本體映射.實驗錶明該算法比單獨使用概唸相似度計算方法在查全率、查準率上均有所提高.
본체영사시어의집성적관건,국내외대본체영사진행료심입적연구.장궤기학습적방법인입도조합개념상사도적권치계산중래,제출료기우Widrow-Hoff이론적권치학정산법LMSW.통과제도하강법래수색최가의합훈련양례적권향량,종이계산출조합적개념상사도,최종실현조합다충개념상사도산법적본체영사.실험표명해산법비단독사용개념상사도계산방법재사전솔、사준솔상균유소제고.
