基于不確定數(shù)據(jù)的語義本體構建及其在云環(huán)境下的應用研究.pdf

1、1982年，Z.Pawlak提出粗糙集理論，為處理不確定數(shù)據(jù)提供了一個很好的方法。近年來，粗糙集理論及其應用發(fā)展發(fā)展十分迅速，主要都著眼于粗糙集模型的概化、粗糙集中不確定理論的分析、粗糙集相關操作及其關聯(lián)性、粗糙集與其他數(shù)學理論的聯(lián)系等等?，F(xiàn)在，粗糙集理論已經(jīng)應用于很多研究領域，比如機器學習、決策分析、進程控制、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘等。而在信息檢索領域，粗糙集也常被用于表達信息的不確定性，來將信息檢索擴展到語義檢索方面。本文中，將對粗糙集

2、在語義檢索及語義本體構建中的作用進行研究。
　　 目前，對本體的定義很多，其中最著名定義是由Gruber提出的，“本體是概念化的明確的規(guī)范說明”。應用于計算機領域的本體從概念上說是個實體，就是把現(xiàn)實世界中的某個領域抽象為一組概念及概念之間的關系。本體技術關注的概念的共享，是智能主體在相互交流中對特定領域問題的基本概念范疇的共同約定，它非常適合于描述互聯(lián)網(wǎng)上各種不同的、分散的、半結構化的信息資源。通過定義共享的、通用的領域理論，本

3、體幫助人和計算機明確的交流，使人類、計算機能夠實現(xiàn)知識的共享和重用，方便地進行知識的交互和協(xié)作。語義本體是在一定領域內，根據(jù)本體論理論基礎上對現(xiàn)有語義網(wǎng)內所有文本信息所進行的分類和結構化，在本體支持下實現(xiàn)信息系統(tǒng)間語義上的互操作性，以及對網(wǎng)絡資源所進行的智能訪問和檢索。
　　 隨著語義本體的廣泛應用，如何快速而精確地構建語義本體也變得非常重要。作為構建語義本體的重要環(huán)節(jié)，形式概念的特征提取是必不可少的。在數(shù)據(jù)挖掘領域中，不確定數(shù)

4、據(jù)的重要性日益提升。其中粗糙集理論已經(jīng)多次被應用于文本特征提取，并且進行了不斷的改進。而模糊數(shù)據(jù)跟自然語言的緊密聯(lián)系也使其成為了語義本體構建過程中不可或缺的一部分。另外，在云環(huán)境應用日益廣泛的今天，如何在云環(huán)境下對本體構建進行部署和語義檢索也是一個重要的課題。本文主要是基于粗糙集和其他不確定數(shù)據(jù)理論知識來進行語義本體構建的改進，并在此基礎上，考慮了云環(huán)境下語義本體的構建框架和基于此框架的語義檢索流程。主要研究工作包括:
　　 (

5、1)結合動態(tài)粗糙集理論與歐氏距離，對現(xiàn)有的文本特征提取進行改進。綜合考慮文本集合的特點以及用戶的需求，并且擺脫了本體構建過程中對決定屬性子集的依賴，對文本進行更加快速精確的特征提取。
　　 (2)基于模糊數(shù)據(jù)理論基礎，結合層次聚類和語義本體構建方法，對原有的粗糙語義本體構建方法進行了改進，提出了一個新的粗糙語義本體的構建方法，可以同時考慮數(shù)據(jù)分類的粗糙性和數(shù)據(jù)屬性的模糊性。
　　 (3)針對云環(huán)境下的數(shù)據(jù)部署，提出一個語