自动化映射权重策略：基于粗糙集和信息熵的本体概念相似度计算

"本体领域综合概念相似度计算中的权重确定方法 (2014年)" 在信息技术领域，尤其是在语义网络和本体工程的研究中，概念相似度计算是至关重要的一个环节。本体用于描述和组织知识，而计算概念之间的相似度则是实现本体映射和知识融合的关键步骤。2014年的一篇论文提出了一个新颖的方法，旨在解决基于相似度计算的本体映射中权重过分依赖专家判断的问题。 该论文标题为"本体领域综合概念相似度计算中的权重确定方法"，作者包括成锦晖、郑山红、李万龙和岳绍敏，发表于《吉林大学学报(理学版)》。研究中，作者运用了粗糙集理论和条件信息熵的概念，以实现权重的自动确定，从而提高本体映射的自动化程度和语义网实时服务的效率。 粗糙集理论是一种处理不完整或模糊信息的数学工具，它允许在不确定性的环境中分析数据。在这个研究中，粗糙集用于分析各个属性对整体系统信息熵的影响，以此来确定每个属性在特定信息系统中的权重。信息熵是一个衡量系统不确定性或混乱程度的度量，当信息量不确定时，通过计算各属性对系统信息熵的贡献，可以评估其重要性。 条件信息熵则是在已知某些条件下的信息熵，它可以帮助量化在特定条件下属性的信息含量。在本体概念相似度计算中，条件信息熵可以用来评估不同属性对于识别概念间相似性的敏感性。通过这种方法，研究者可以自动确定哪些属性在相似度计算中更具有影响力，而无需过多依赖专家的主观判断。 论文中提出的自动权重确定策略具有以下几个关键点： 1. 属性的重要性评估：利用粗糙集理论，分析各属性对系统信息熵的影响程度，以此评估其在相似度计算中的权重。 2. 不确定性处理：在信息量不确定的情况下，通过条件信息熵来量化这种不确定性，并据此调整属性权重。 3. 自动化映射：通过上述方法，可以减少专家介入，实现本体概念的自动化映射。 4. 实时服务：权重的自动确定有助于提高语义网的实时服务能力，因为相似度计算能够更快地适应变化的数据和环境。 论文通过实例证明了该方法的可行性，显示了在不确定性和复杂性较高的知识表示中，这种方法的有效性和实用性。这一研究对于推动本体工程的发展，特别是对于提升本体映射的准确性和效率，以及优化语义网服务的性能，都具有积极的意义。 关键词：本体、相似度、概念相似度、粗糙集、信息熵、权重 这篇论文贡献了一种基于粗糙集和信息熵的权重自动确定方法，这对于改善本体领域的概念相似度计算具有重要价值。这种方法不仅减少了对专家参与的依赖，还提升了相似度计算的灵活性和适应性，为语义网的实时服务提供了强有力的支持。