基于owl属性特征的语义检索研究

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1、万方数据第18卷V01．18第2期No．2电子设计工程ElectronicDesignEngineering2010年2月Feb．2010基于OWL属性特征的语义检索研究张野(渤海大学商学院，辽宁锦州121013)摘要：在文献检索中。概念的语义相似度计算直接影响查准率和查全率指标。将本体描述语言OWL(WebOntologyLanguage)的属性特征有机结合到语父检索模型中，设计本体内实体闻匹配度算法，gZ-tt概念的相似度，并对检索指标参数化。设计的原型系统实验表明，通过参数化可以有效调节检索的性能指标，定制用户的检索。关键词：本体；Web本体语

2、言(OWL)；语义检索；概念相似度；参数化中图分类号：TP31l文献标识码：A文章编号：1674-6236(2010)02—0128-02ResearchofOWL．basedsemanticattributesretrievalZHANGYe(SchoolofBusiness，BohaiUnivers酊，Jinzhou121013，China)Abstract：Inthedocumentsretrieval，semanticsimilarityoftheconceptsdirectlyinfluencestheprecisionandrecall．

3、ThispapercombinestheOWLintothesemanticretrievalmodel，ainter-entityofontologymatchingdegreealgorithmisde。signedtomeasuresimilarityofconcepts．andparameterizesretrievalindicators．Byparameterization，theexperimentresultsinthispaperhaveprovedthatthismethodeffectivelyregulatesthepreci

4、sionandrecallandcustomizesuser’sretrieval．Keywords：ontology；WebOntologyLanguage(OWL)；semanticretrieval；conceptsimilarity；parameterize本体在软件工程、人工智能、信息检索、WebServiceI’J等领域中扮演着越来越重要的角色。在概念检索或者语义查询系统的实现过程中。领域本体中概念之间的相似度量化计算是检索词扩展和检索结果排序的核心问题。现关于本体内语义相似度算法研究主要有基于DAML．S描述的匹配算法田，基于概念语义距

5、离的算法13I，基于属性的相似度算法141以及基于信息理论的算法151。这些方法具有明确清晰的逻辑含义，可以直接利用特定于描述语言的通用推理服务来进行匹配，实现较简单。但它们只是将本体内的谓词直接简单的作为一种二元关系来处理．因此会产生明显的语义矛盾。忽略OWL本体的众多其他语义元素。本文通过提取0WL本体概念的层次和属性特征。利用本体概念的并、交、差等运算，可以得到连续变化、量化相似度的度量结果，通过对检索性能指标进行动态设定，可以有效地定制用户的检索。本文的实验结果对基于本体的分类和聚类方法也有参考意义。1本体描述语言(OWL)本体作为一种知识表

6、示模型，包含某个领域内的专家或学者所共同认可的词汇．并将这些阋汇以一种有向无环图的形式组织起来，描述概念、属性和关系[61。本体可以有效地组织领域中的知识，更好地共享和重用知识。W3C将本体描述语言OWL(WebOntologyLanguage)推荐为语义Web中本体描述语言的标准。OWL通过添加更多用于描述RDF(Re．SOUFCeDescriptionFramework)声明的语义结构扩展RDF。OWL允许声明额外的约束．如基数、取值的限制，或可传递性等有关属性的特征。2基于OWL语义特征的相似度算法在现实世界中．人们一般通过比较事物之间的属性来

7、区别和联系不同事物。如果两个事物有很多相同的属性，则说明这两者很相似。反之则相反。用AnB表示概念A和概念曰所具有的相同属性．AUB表示概念A和概念曰的所有属性，语义相似度的计算有如下模型：sim(A㈣={嚣鬻(1)s，曰)=专箔赫(1)相似性模型在人工智能领域影响很大14t。该模型中，假设存在两个概念A和曰，那么相似度计算公式为：sim(A，B)=Of(AIB)—口(A一曰)—参(曰·A)(2)在该模型中．根据比较两个概念间相同的属性以及不同的属性来确定二者的相似度，这个算法能够描述本体内概念问的相似性。同时取决于共享特征和差异特征的量的特征。本体

8、内概念问的相似度不仅取决于A、B之间的相同特征，还需要考虑它们之间的差异特征。这些特征包括概念的层次特征和其