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文檔簡介
1、語義網是萬維網的一個擴展,用機器可理解的方式來描述信息,為了解決當前萬維網缺乏語義的問題。語義網中用本體來描述信息,表達概念以及概念之間的關系。由于現實世界的信息往往是不精確的,本文把模糊性和本體結合起來,以模糊本體為研究對象,將更準確的表示現實世界中的信息。在構建本體時,由于開發(fā)團隊的不同、對領域知識的理解不同等原因會造成本體異構,為了解決本體異構、實現資源的共享和重用,需要進行本體集成,本體合并是本體集成的一種最有效的方式。
2、 然而本體在概念的外延和內涵方面揭示的還不夠深,對概念的表達深度不夠,形式概念分析可以更好地表達概念以及概念之間的關系,但是在編碼以及推理等方面還很不足,因此把本體和形式概念分析結合起來可以更好的表達知識,提高語義表達能力。本文將模糊本體和模糊形式概念分析相結合,提出了一種基于模糊概念格膠合的模糊本體合并方法。
首先將模糊本體對應轉換成模糊概念格,然后在此概念格上進行膠合等操作,最終達到模糊本體合并目的。有時候構建的
3、本體十分龐大,因此需要將本體模塊化成一些高內聚低耦合的模塊,以實現本體知識的活化,更好地實現共享和重用,本文提出了一種概念格分塊方法,對應生成模塊化的本體。對模塊化后的概念格進行膠合,分別計算了概念節(jié)點的詞義相似度、詞結構相似度和格相似度,然后將其融合,使得合并的準確率更高。根據本體的結構特點,設計了一種基于MongoDB的模糊本體存儲方法,MongoDB是一款基于文檔的NoSQL數據庫,沒有模式的概念,可以很方便的存儲對象結構的信息,
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