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通信学论文-面向Ontology适应性的知识发现模型研究.doc通信学论文-面向Ontology适应性的知识发现模型研究.doc

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通信学论文面向ONTOLOGY适应性的知识发现模型研究【内容提要】文章从ONTOLOGY和文献知识发现出发,在整理现有ONTOLOGY系统的基础上,分析了其存在的问题,针对问题中关键的适应性问题,提出了分层的面向ONTOLOGY的知识发现模型。该模型将整个ONTOLOGY系统分成5个层次,以适应不停变化的世界需要。文章最后提出了与模型相关的尚未进行研究的问题。【摘要题】信息化与网络化建设【关键词】本体/知识发现/适应性/ONTOLOGY/模型【正文】GRUBER提出“ONTOLOGY是概念化的一个形式化的规格说明”。所谓概念化可以理解为一组概念(如实体、属性、过程)及其定义和相互关系。1BORST在GRUBER定义基础上引入了共享概念,认为ONTOLOGY是被共享的概念化的一个形式化的规格说明。2在目前的知识发现领域中,知识之间的语义关系得到了重视,很多研究人员都将语义网的概念引入到知识发现过程中。各领域的ONTOLOGY被开发,各专业的概念以及概念之间的关系被揭示出来,并且被投入到知识发现过程当中去,对知识发现过程起到了至关重要的作用,但也存在不适应变化等诸多问题。本文尝试从目前生物信息学和商业领域知识发现系统入手,分析ONTOLOGY应用于这些系统时所存在的问题,并针对这些问题提出一个适应变化的基于ONTOLOGY的知识发现模型。1ONTOLOGY在知识发现领域中的应用目前ONTOLOGY应用广泛,本文仅从生物信息学和商业领域对基于ONTOLOGY的知识发现系统进行研究,并提出应用中存在的问题。11PADMINISRINIVASAN的基于文献的知识发现方法基于文献的知识发现方法最早是由SWANSON提出,其目标是通过挖掘文献数据库(如MEDLINE)发现概念和概念之间新的、潜在的、有意义的关系。3PADMINISRINIVASAN在SWANSON的基础上将基于文献的知识发现的算法进行了改进。4他们使用了超越简单词频统计范围的词频权重,并且采用了基于UMLS语义过滤筛选机制,他们的研究算法还利用了文献的元数据来代表文献的主题。由于元数据是概念集合,所以可以利用元数据将非结构化的文本生成结构化的数据,对非结构化文本的复杂挖掘方法就简化为对结构化文本的知识挖掘。图1面向ONTOLOGY适应性的知识发现模型12IBMMEDTAKMI的知识发现IBM开发的用于挖掘生物医学
编号:201312172114282690    类型:共享资源    大小:12.21KB    格式:DOC    上传时间:2013-12-17
  
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本文标题:通信学论文-面向Ontology适应性的知识发现模型研究.doc
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