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一种综合加权的本体概念语义相似度计算方法
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:2011.7.25
  • 页码:148-153+160
  • 分类:TP391[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]北京科技大学经济管理学院,北京100083, [2]清华大学自动化系,北京100084
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.70872010,No.60805010,No.71101010,No.71172169,No.61175002);中央高校基本科研业务费专项基金资助(No.FRF.BR.11-019A).
  • 相关项目:基于本体与异质复杂网络的推荐系统研究
中文摘要:

基于本体的概念语义相似度近年来在信息科学的多个领域获得了广泛的应用,其计算方法也为诸多学者所关注。分析现有基于本体的概念语义相似度计算方法的工作原理和优缺点,提出一种对概念共享路径的重合度和概念最低共同祖先节点的深度进行综合加权的概念语义相似度算法。该算法灵活简便、可扩展性强,能够应用于不同类型的本体。使用基因本体和植物本体的部分数据进行了实验并与两种现有算法进行了比较,实验结果证明了提出的计算方法的正确性和有效性。

英文摘要:

Over the past few years, ontology-based semantic similarity has been widely used in many fields of infor- mation science. As such, methods for the calculation of semantic similarities from ontology have been receiving more and more attention. This paper analyzes principles, advantages, and disadvantages of existing methods for cal- culating semantic similarities, and it proposes a new method that assesses semantic similarity based on two proper- ties of the Directed Acyclic Graph(DAG) structure of an ontology: the degree of overlap in paths from the root to the nodes corresponding to the given concepts and the depth of the Lowest Common Ancestor (LCA) node of these nodes. The proposed method is flexible and can be applied to ontologies of a wide variety of domains. It applies the proposed method to Gene Ontology (GO) and Plant Ontology (PO), and it compares the results with those of two leading methods. Results show the correctness and effectiveness of the proposed method.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,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(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887