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优化本体的迁移学习方法研究

作　者: 李运红
导　师: 田宏
学　校: 大连交通大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 本体概念格优化概念相似度迁移学习
分类号: TP391.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 79次
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内容摘要

近年来,在计算机科学中关于本体的研究越来越多。所谓本体,最著名并被广泛引用的定义是：“本体是概念模型的明确的规范说明”。通俗的讲,本体是用来描述某个领域甚至更广范围内的概念以及概念之间的关系,使得这些概念和关系在共享的范围内具有大家共同认可的、明确的、唯一的定义、这样,人机之间以及机器之间就可以进行交流。目前,本体已经被广泛应用于语义Web、智能信息检索、信息集成、数字图书馆、人与组织之间的信息交流等领域。本体的核心概念是知识共享,通过减少概念和术语上的歧义,本体描述为某一组织或是工作小组提供了一个统一框架或是规范模型,使得来自不同背景、持不同观点和目的的人员之间的理解和交流成为可能,并保持语义上的一致性。本文主要围绕概念相似度及优化本体的迁移学习方法进行展开。论文详细分析了当前比较经典的本体生成方法。文中基于形式概念分析与统计学习相结合的本体生成算法构造了概念格到本体的映射过程。同时,采用了一种优化算法对本体进行优化。另外,在本体映射过程中,针对本体映射中概念相似度计算中存在的一些不足之处,给出了一种改进的概念相似度计算方法。基于这种改进的概念相似度的计算方法,给出了一种优化本体的迁移学习方法。最后本文给出了迁移学习本体模型。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
绪论  9-11
第一章本体及其相关技术  11-25
  1.1 本体概念  11-14
    1.1.1 本体定义及发展  11-12
    1.1.2 本体的结构  12-13
    1.1.3 本体的种类  13-14
  1.2 本体的应用  14-16
  1.3 本体描述语言  16-18
  1.4 本体构建工具  18-19
  1.5 本体生成技术  19-24
    1.5.1 本体的构建与集成  19-22
    1.5.2 FCA及生成概念格的算法  22-24
  本章小结  24-25
第二章本体映射理论  25-32
  2.1 本体映射的基本理论  25-31
    2.1.1 本体映射定义  25
    2.1.2 本体映射分类  25-27
    2.1.3 本体映射过程  27-28
    2.1.4 本体映射方法  28-31
  本章小结  31-32
第三章一种改进概念相似度的计算方法  32-39
  3.1 改进的概念相似度  32-35
    3.1.1 概念相似度定义  32
    3.1.2 改进的概念相似度计算方法  32-35
  3.2 实验  35-38
  本章小结  38-39
第四章一种优化本体的迁移学习方法  39-47
  4.1 迁移学习简介  39-40
  4.2 迁移学习相关知识简介  40-42
    4.2.1 知识特征与行为特征的关系  40-41
    4.2.2 FCA中概念格相关理论  41-42
  4.3 迁移学习算法  42-44
  4.4 实例应用  44-46
  本章小结  46-47
第五章迁移学习本体模型  47-53
  5.1 自然语言处理的组件  47-49
  5.2 本体生成的组件  49-51
  5.3 算法库  51-52
  5.4 优化本体的访问  52
  本章小结  52-53
结论  53-54
参考文献  54-58
攻读硕士学位期间发表的学术论文  58-59
致谢  59

优化本体的迁移学习方法研究

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