RDF数据语义相似度算法：连接边权值视角

“基于连接边权值的RDF数据语义相似度算法，张哲，俎云霄，北京邮电大学电子工程学院” 本文探讨的是在计算机应用技术领域中，特别是在语义网技术的应用上，如何利用资源描述框架（RDF，Resource Description Framework）的数据结构来计算语义相似度。随着互联网技术的快速发展，网络数据资源快速增长，这使得高效共享这些资源成为新需求，从而催生了语义网技术的发展。语义网技术旨在增强网络数据的互操作性和理解性，其中RDF作为一种标准的数据模型，被广泛用于表示和链接网络中的信息。 RDF数据由三元组构成，即(subject, predicate, object)，每个三元组都包含一个主题、一个谓词和一个对象，形成一个图形结构。现有算法在计算RDF数据的语义相似度时，可能未能充分考虑结构特性以及节点的语义信息。本文作者张哲和俎云霄，针对这一问题，提出了一种新的算法，该算法强调连接边权值在计算过程中的作用。 算法的核心在于，它不仅考虑了RDF图中节点之间的连接关系（边的权重），还结合了领域本体中的最近公共祖先节点（Most Specific Common Ancestor, MSCA）概念。边的权重反映了节点间的关系强度，而MSCA则反映了节点间的语义关系深度。通过这种方式，算法能够更全面地捕捉到RDF数据的结构和语义特征，从而提高相似度计算的准确性。 仿真结果显示，基于连接边权值的RDF数据语义相似度算法在提升计算精确性方面表现出优越性，对于改善RDF数据间的语义匹配和信息检索效率具有重要意义。这种算法的应用有助于优化语义网环境下的数据搜索、推荐系统以及知识图谱的构建等任务。 关键词涉及“计算机应用技术”、“语义网”、“语义相似度”、“RDF数据”以及“连接边权值”，表明本文是这些领域的深入研究，对于理解RDF数据的处理和分析，特别是语义相似度计算的优化，提供了有价值的理论和实践指导。