【摘 要】
：
通过排序本体中概念重要性和关系权重的方式评价本体,能够辅助领域专家改进本体设计,辅助语义Web搜索引擎实现.现有链接分析技术不能直接应用于对概念的排序,而且缺乏有效方
【机 构】
：
清华大学计算机科学与技术系知识工程实验室
论文部分内容阅读
通过排序本体中概念重要性和关系权重的方式评价本体,能够辅助领域专家改进本体设计,辅助语义Web搜索引擎实现.现有链接分析技术不能直接应用于对概念的排序,而且缺乏有效方法对关系赋予权重.文中提出依据本体的图结构特点,以Hub值代替Authority值作为概念重要性,并利用本体中概念和关系相互增强的迭代方式计算概念重要性和关系权重.证明该迭代过程收敛于迭代方程组的不动点.实验初步表明,该方法具有与PageRank接近的收敛速度,并能得到合理的概念重要性与关系权重的排序结果.
其他文献
首先通过讨论时态XML查询数据模型TXQDM,提出了基于结点有效时间的前缀编码方案.以此为基础,引入TXQDM结点间的基于时态连通的等价关系和基于时态包含的拟序关系,建立了时态X
从微分几何角度考察与参数化形式无关的统计模型流形的固有复杂度,指出模型流形的Gauss-Kroneker曲率可以完全刻画模型流形在一点处的全部性质,进而分析了曲率与体积的关系;
在分析了目前一些典型的社区发现算法的基础上,通过对无主题条件下的隐含社区发现算法的研究,提出将基于流的社区特征和马尔可夫图形聚类算法（MCL）的簇结合起来寻找Web隐含社区
优化网络资源利用是Internet流量工程的重要目标之一.最小冲突路由机制通过利用多协议标记交换（MPLS）网络中的源-目的（SD）节点对信息,在为业务流请求选择标记交换路径（LSP）时,尽可
Tri—training能有效利用无标记样例提高泛化能力．针对Tri—training迭代中无标记样例常被错误标记而形成训练集噪声，导致性能不稳定的缺点，文中提出ADE-Tri—training（Tri—trai