基于模糊概念格膠合的模糊本體合并研究.pdf

1、語義網(wǎng)是萬維網(wǎng)的一個擴展,用機器可理解的方式來描述信息,為了解決當(dāng)前萬維網(wǎng)缺乏語義的問題。語義網(wǎng)中用本體來描述信息,表達概念以及概念之間的關(guān)系。由于現(xiàn)實世界的信息往往是不精確的,本文把模糊性和本體結(jié)合起來,以模糊本體為研究對象,將更準(zhǔn)確的表示現(xiàn)實世界中的信息。在構(gòu)建本體時,由于開發(fā)團隊的不同、對領(lǐng)域知識的理解不同等原因會造成本體異構(gòu),為了解決本體異構(gòu)、實現(xiàn)資源的共享和重用,需要進行本體集成,本體合并是本體集成的一種最有效的方式。

2、　　 然而本體在概念的外延和內(nèi)涵方面揭示的還不夠深,對概念的表達深度不夠,形式概念分析可以更好地表達概念以及概念之間的關(guān)系,但是在編碼以及推理等方面還很不足,因此把本體和形式概念分析結(jié)合起來可以更好的表達知識,提高語義表達能力。本文將模糊本體和模糊形式概念分析相結(jié)合,提出了一種基于模糊概念格膠合的模糊本體合并方法。
　　 首先將模糊本體對應(yīng)轉(zhuǎn)換成模糊概念格,然后在此概念格上進行膠合等操作,最終達到模糊本體合并目的。有時候構(gòu)建的

3、本體十分龐大,因此需要將本體模塊化成一些高內(nèi)聚低耦合的模塊,以實現(xiàn)本體知識的活化,更好地實現(xiàn)共享和重用,本文提出了一種概念格分塊方法,對應(yīng)生成模塊化的本體。對模塊化后的概念格進行膠合,分別計算了概念節(jié)點的詞義相似度、詞結(jié)構(gòu)相似度和格相似度,然后將其融合,使得合并的準(zhǔn)確率更高。根據(jù)本體的結(jié)構(gòu)特點,設(shè)計了一種基于MongoDB的模糊本體存儲方法,MongoDB是一款基于文檔的NoSQL數(shù)據(jù)庫,沒有模式的概念,可以很方便的存儲對象結(jié)構(gòu)的信息,