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基于最优ROC曲线的k-部排序本体算法分析
  • ISSN号:1000-2367
  • 期刊名称:《河南师范大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.092[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]云南师范大学信息学院,昆明650500
  • 相关基金:国家自然科学基金(60903131); 教育部科学技术研究重点项目(210210)
中文摘要:

本体相似度计算和本体映射被广泛应用于查询扩展和图像检索中,已成为信息科学研究的热点内容,其核心为计算本体图中顶点间的相似度.本文从理论的角度分析最优ROC曲线标准下k-部排序本体算法的性质,给出算法模型的单调性、广义误差、可微性等若干统计特征.

英文摘要:

Ontology Similarity computing and ontology mapping are widely used in query expansion and image retrieval.The key task ontology applications is calculating the similarity between vertices in ontology graph,and it has become a hot topic in information science research.In this paper,we give some analyses on k-partite ranking ontology algorithm based on optimal ROC curve criterion from a theoretical point of view.Some algorithm statistics characters,such as monotonicity,generalization bound and differentiability,are given.

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期刊信息
  • 《河南师范大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:河南师范大学
  • 主办单位:河南师范大学
  • 主编:王记录
  • 地址:河南省新乡市建设东路46号
  • 邮编:453007
  • 邮箱:
  • 电话:0373-3329394 3329272
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-2367
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1109/N
  • 邮发代号:36-55
  • 获奖情况:
  • 国家新闻出版局、国家科委优秀学报奖,河南省科委、河南省教委优秀学报
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,德国数学文摘,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:7535