基于本体的语义相似度研究

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1、学校代码10459学号或申请号201312172043密级硕士学位论文基于本体的语义相似度研究作者姓名：阮春阳导师姓名：郑志蕴教授学科门类：工学专业名称：计算机应用技术培养院系：信息工程学院完成时间：2016年3月AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterResearchonSemanticSimilarityofontologyByRuanChunyangSupervisor：Prof.ZhengZhiyunComputerApplicationTechnologySchoolof

2、InformationandEngineeringMarch2016学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论+t文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者：日期：年月日学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版

3、，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者：日期：年月日摘要大数据时代的今天，怎样从海量的信息中精确的检索到满足需求的信息成为当前信息检索领域的首要任务。语义信息检索是语义网技术和信息检索结合紧密的研究领域，旨在提供一种高效率、智能化的信息检索系统。由于语义异构问题的存在，语义信息检索中使用基于关键字匹配的传

4、统信息检索方式以及传统的语义查询扩展方式已无法满足用户深层次需求。本体论的提出为语义信息检索提供了一种全新的途径。本文通过本体语义相似度计算研究解决语义异构问题。将语义相似度计算与朴素贝叶斯算法用于语义查询扩展实现综合语义查询扩展。本文着重在以下几个方面进行研究与探讨：第一，针对现存的基于本体语义相似度计算不足，改进基于信息内容、基于属性以及基于距离的本体多因素语义相似度计算方法。实验证明改进计算方法计算结果准确度提升。第二，在本体多因素语义相似度研究基础上，使用主成分分析法计算各因素权值给出自适应综合加权算法，该算法与传统的语义相似度算法相比，算法的计

5、算精度有了大幅度提升。提出的本体语义相似度自适应综合加权算法（ACWA）计算结果准确度与参照标准值的皮尔森系数平均高出12.1%。第三，为解决基于本体语义查询扩展中查询词与概念不匹配，提出一种综合的语义查询扩展方法，考虑到查询词与本体概念不匹配问题，利用朴素贝叶斯计算相关度，结合基于本体的语义查询扩展进行全面的语义查询扩展。通过实验对所提出的综合语义查询算法验证。对比实验结果表明，提出的方法对查询性能提升优于其他查询扩展方法。关键词：本体，语义相似度，主成分分析法，语义查询扩展，朴素贝叶斯IAbstractIntoday'seraofbigdata,ho

6、waccurateretrievedfromthefloodofinformationtomeettheneedsofinformationhasbecometheprimarytaskinthefieldofinformationretrieval.SemanticWebissemanticinformationretrievaltechnologyandinformationretrievalresearchareasarelinkedcloselytogether,itaimstoprovideahighlyefficientandintellig

7、entinformationretrievalsystem.Becauseofsemanticheterogeneityproblem,semanticinformationretrievalbasedonthetraditionalinformationretrievalmethodsusingkeywordmatchingandtraditionalsemanticqueryexpansionhasbeenunabletomeetuserdemanddeep.Ontologyproposedsemanticinformationretrievalpr

8、ovidesanewway.Byontologysemanticsimilari