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粗糙本体支持的知识推理框架
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:0
  • 页码:-
  • 分类:TP301.2[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60972090,61073057)
  • 相关项目:语义网本体不精确性模型研究
中文摘要:

本体合并是本体集成的一种较为有效的方式,是用于解决本体异构以实现本体资源重用和共享的一种方法。引入概念代数以弥补本体的概念深度表达不够、形式化程度低等缺陷。将本体与概念代数结合,提出一种基于概念代数的本体表示方法,其恰好符合领域专家构建本体的意识活动,可以更好地表达和处理知识。概念代数是一种抽象的数学结构,形式化程度较高,并且其概念之间的认知关系更便于进行知识推理。利用概念代数将本体表示为可视化的概念网形式,进而利用概念代数的运算实现概念之间的合并及关联,提出一种基于概念代数的本体合并方法,是对概念代数应用到本体的一种尝试,为本体的处理提供了一个新的视角。

英文摘要:

Ontology merging is an effective way of ontology integration used for resolving the ontology heterogeneity to achieve the goal of ontology resources reusing and sharing. In order to compensate for the ontology defects such as concept expression depth insufficiency and low degree in formalisation, we introduce the concept algebra. Combining the concept algebra with ontology, we propose a concept algebra-based ontology representation method, and it is just consistent with the consciousness activity of domain expert’s ontology building, so can better express and process knowledge. Concept algebra is an abstract mathematical structure with higher formalisation degree, and its cognitive relations between concepts are conducive to knowledge reasoning. In the paper we use concept algebra to express the ontology as the form of a visualised concept network, and further employ concept algebra operations to implement the merging and association between the concepts, and propose a concept algebra-based ontology merging method as well, which is an attempt of applying the concept algebra to ontology and also provides a new ontology processing perspective.

同期刊论文项目
期刊论文 58 会议论文 25
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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