基于關系數(shù)據(jù)庫的本體學習的研究.pdf

1、本體是一種能夠在語義和知識層次上對信息系統(tǒng)進行描述的概念模型。本體技術在計算機的許多領域得到了廣泛的應用，例如語義Web、信息檢索、知識工程以及軟件復用等。然而本體學習是一項非常復雜且繁瑣的工作，本體學習的好壞，直接影響著這些應用。目前，領域本體的學習很大程度上依賴于領域專家的手工構建。由于手工方法專家依賴性強，開發(fā)周期較長，工程復雜等特點，嚴重影響了本體技術的發(fā)展。因此，如何快速的進行本體學習是當前研究的熱點。
　　本文以關系數(shù)

2、據(jù)庫作為數(shù)據(jù)源，提出了基于關系數(shù)據(jù)庫的本體學習方法，此方法一定程度上提高了本體的學習效率。本文在研究和分析本體的相關知識和現(xiàn)有的本體學習方法的基礎上，將本體學習分為兩個階段：初始本體的生成和對初始本體的擴展。
　　首先通過提取和分析數(shù)據(jù)庫的關系模式，定義了一組關系模式到本體的映射規(guī)則，其中包括概念規(guī)則、屬性規(guī)則、層次規(guī)則和基數(shù)規(guī)則?；谟成湟?guī)則生成的初始本體可能存在不規(guī)范之處，需要借助本體編輯工具對本體進行規(guī)范化處理，最后獲得初始

3、本體。對本體的擴展主要包括兩個方面：(1)基于元組數(shù)據(jù)挖掘的本體擴展，首先挑選出具有分類作用的屬性，然后基于最大熵確定最終的分類屬性，從而建立概念間的層次關系。(2)基于WordNet的本體擴展，一方面通過借助WordNet計算概念間的相似度，基于相似度進行概念聚類來擴展概念間的關系；一方面通過借助WordNet獲取概念的同義詞集，擴展概念的等價關系。
　　最后基于上述研究，設計實現(xiàn)了一個基于關系數(shù)據(jù)庫的本體學習系統(tǒng)，并對系統(tǒng)的各