基于语义元的相似度计算方法研究：改进与有效性验证

本文研究了一种新颖的基于语义元的相似度计算方法，针对传统相似性度量方法存在的局限性和不足，作者们在属性层面上进行了语义扩展。他们提出的方法是利用语义元来表示概念的核心内涵，语义元不仅承载了概念的具体特性，还引入了支持度的概念，以衡量不同语义元对概念表示的重要性。这种方法综合考虑了相关性、相似性、非对称性以及语义元的支持度，通过对语义元的深入分析和比较，有效地度量了概念之间的相似性。 在处理复杂知识结构时，作者特别将关系视为一种特殊的概念，通过将关系与其他概念进行对比，建立了基于语义元的本体相似性度量模型。这种方法强调了语义的精确性和一致性，有助于更好地理解和匹配知识领域的实体和它们之间的关系。 研究过程包括理论构建、算法设计以及实证验证。通过与现有相似度计算方法进行对比实验，结果显示了该方法得出的计算结果更为合理，既体现了概念间的准确匹配，又兼顾了语义的深度理解。此外，这种方法的有效性和正确性也得到了充分证实，对于提高知识表示的精度和知识挖掘的效率具有显著优势。 作者们在研究中还提及了该项目的资金来源，包括国家“973”重点基础研究资助项目和西南大学、安康学院及四川理工学院的研究生科技创新基金支持。研究团队由王刚博士、邱玉辉教授和蒲国林博士研究生组成，他们在服务计算、人工智能、语义网格等领域有着深厚的学术背景。 该研究的工作领域属于计算机科学的语义Web领域，主要关注的是如何利用语义技术提升信息检索、知识管理等方面的性能。中图分类号TP301.6表明了该论文在计算机科学中的定位，文献标志码A则说明其学术质量得到了认可，文章编号1001-3695(2008)11-3253-03表明了该论文发表在某期期刊上。 这篇论文为解决概念相似度计算中的挑战提供了一个创新且实用的解决方案，对推进语义计算的研究和实际应用具有重要意义。