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题名一种基于模糊形式概念分析的模糊本体学习方法
被引量：1
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作者
马迪
李冠宇
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机构
大连海事大学信息科学技术学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第9期166-171,190,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(60972090
61073057)
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文摘
模糊本体是语义网中处理模糊信息的重要工具,而模糊本体学习是构建模糊本体的一种有效方法,因此模糊本体学习已逐渐成为现今本体研究的热点。作为模糊本体的另一种图结构的表现形式,模糊概念格构造与演化的研究也渐渐引起人们的关注。模糊形式概念分析是一种基于模糊形式背景表示形式概念的新模型,是由模糊集理论与形式概念分析结合而成,其主要表现形式即是模糊概念格。这种模糊概念层次结构是数据分析及规则提取的有效工具,且支持概念间相似度的计算。提出一种基于模糊形式概念分析的模糊本体学习方法,意图从领域文档中获取模糊概念和模糊概念关系,并通过模糊形式概念分析,将其添加到源模糊本体转化的模糊概念格中,以完成模糊本体学习。
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关键词
语义网
模糊形式概念分析
模糊本体
模糊本体学习
模糊概念格
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Keywords
Semantic Web
Fuzzy formal concept analysis
Fuzzy ontology
Fuzzy ontology learning
Fuzzy concept lattice
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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