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基于BMRM迭代排序方法的本体学习算法
被引量：
6
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作者
朱林立
高炜
《科学技术与工程》
北大核心
2013年第13期3653-3657,共5页
本体作为一种结构化数据存储和表示模型已成为信息检索领域的研究热点,并被应用于生物医学、地理科学、社会科学等诸多领域。提出基于BMRM迭代排序学习方法的本体相似度计算和本体映射算法,利用BMRM迭代得到最优参数向量,由此得到排序函...
本体作为一种结构化数据存储和表示模型已成为信息检索领域的研究热点,并被应用于生物医学、地理科学、社会科学等诸多领域。提出基于BMRM迭代排序学习方法的本体相似度计算和本体映射算法,利用BMRM迭代得到最优参数向量,由此得到排序函数,将本体图或多本体图中的顶点映射成实数,通过两顶点对应实数间的差值来确定它们对应概念间的相似度。最后,将算法分别作用于GO本体和计算机软件本体,通过实验数据对比说明新算法对特定的应用领域具有较高的效率。
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关键词
本体
相似度
本体映射
线性排序
正则风险模型
BMRM迭代
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职称材料
题名
基于BMRM迭代排序方法的本体学习算法
被引量：
6
1
作者
朱林立
高炜
机构
江苏理工学院计算机工程学院
云南师范大学信息学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2013年第13期3653-3657,共5页
基金
国家自然科学基金(60903131)
教育部科学技术研究重点项目(210210)
江苏省高校自然科学研究项目(10KJD52002)资助
文摘
本体作为一种结构化数据存储和表示模型已成为信息检索领域的研究热点,并被应用于生物医学、地理科学、社会科学等诸多领域。提出基于BMRM迭代排序学习方法的本体相似度计算和本体映射算法,利用BMRM迭代得到最优参数向量,由此得到排序函数,将本体图或多本体图中的顶点映射成实数,通过两顶点对应实数间的差值来确定它们对应概念间的相似度。最后,将算法分别作用于GO本体和计算机软件本体,通过实验数据对比说明新算法对特定的应用领域具有较高的效率。
关键词
本体
相似度
本体映射
线性排序
正则风险模型
BMRM迭代
Keywords
ontology similarity ontology mapping linear ranking regularized risk minimization BMRM iteratively
分类号
TP393.092 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BMRM迭代排序方法的本体学习算法
朱林立
高炜
《科学技术与工程》
北大核心
2013
6
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