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一种新的语义网信息检索方法
  • ISSN号:1003-7985
  • 期刊名称:《东南大学学报:英文版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.3[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]北京理工大学计算机科学与技术学院,北京100081, [2]山东财政学院计算机信息工程学院,济南250014, [3]山东师范大学信息科学与工程学院,济南250014
  • 相关基金:The National Natural Science Foundation of China (No. 69975010, 60374054), the National Research Foundation for the Doctoral Program of Higher Education of China (No. 20050007023).
中文摘要:

为了提高基于描述逻辑的知识库检索的效率,提出了断言图的概念和基于断言图匹配的检索方法。断言图是带有标签的有向图,基于断言图匹配的检索方法首先利用给定规则对基于描述逻辑的知识库和查询请求中的量化符号进行处理,然后转换成有向的知识断言图和查询断言图,最后利用图的遍历算法实现基于描述逻辑知识库检索.实验表明,该方法能够明显提高知识库检索的效率,其执行效率比当前流行的RACER和KAON2分别提高了0.4%和3.3%.

英文摘要:

To promote the efficiency of knowledge base retrieval based on description logic, the concept of assertional graph (AG), which is directed labeled graph, is defined and a new AG-based retrieval method is put forward. This method converts the knowledge base and query clause into knowledge AG and query AG by making use of the given rules and then makes use of graph traversal to carry out knowledge base retrieval. The experiment indicates that the efficiency of this method exceeds, respectively, the popular RACER and KAON2 system by 0.4% and 3.3%. This method can obviously promote the efficiency of knowledge base retrieval.

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  • 国际标准刊号:ISSN:1003-7985
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1325/N
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  • 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),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库
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