领域本体概念语义相似度算法的改进与应用

"这篇论文是关于基于领域本体树状结构的概念语义相似度算法的改进，由甄亚亚和钟忺撰写，他们来自武汉理工大学计算机科学与技术学院。论文指出，随着本体在各领域的广泛应用，基于领域本体的语义相似度计算变得尤为重要。当前的方法主要依赖于本体的上下位分层结构，但影响因子分析并不全面。文中针对节点密度影响因子大于1的情况进行了改进，并引入祖父节点的权重，结合语义距离、节点深度、节点密度和语义重合度，提出了一个新的计算算法，并通过实验验证了其准确性。关键词包括领域本体、语义相似度、语义距离、节点深度、节点密度和语义重合度。" 本文研究的核心是提高基于领域本体的概念语义相似度计算的准确性。在深入理解领域本体的基础上，作者们注意到现有算法在计算相似度时存在的问题，即仅仅依赖于本体的层次结构可能无法充分反映概念间的真正相似性。领域本体是一种规范化和可共享的概念模型，它用于描述特定领域的知识结构，包含概念、关系以及这些元素之间的约束。 首先，文章讨论了当前方法中的一个局限性，即节点密度影响因子的计算。在某些情况下，节点密度可能会超过1，这可能不准确地反映了节点间的关系。因此，作者提出了一种改进策略来处理这种情况，以确保计算出的影响因子更加合理。 其次，为了进一步提升相似度计算的精确度，作者们引入了“祖父节点”的概念。每个概念不仅与其直接父节点相关，还与其更高级别的祖先节点有关。通过对每个祖父节点赋予权重，算法能够考虑更广泛的概念背景，从而更全面地捕捉到语义相似性。 此外，论文还综合考虑了语义距离、节点深度和语义重合度等因素。语义距离衡量了两个概念在本体结构中的距离，节点深度反映了概念在层次结构中的位置，而语义重合度则体现了两个概念共享的属性或关系的多少。通过结合这些因素，新算法能更精确地估计概念间的相似度。 最后，作者通过实验对比和分析，证明了改进后的算法在各个影响因子值和综合的语义相似度上都具有较高的准确度，从而证实了该方法的有效性和实用性。 总结来说，这篇论文对基于领域本体的概念语义相似度计算进行了重要改进，通过多维度的考量和优化，提升了算法的性能，对于信息检索、知识推理以及自然语言处理等应用具有重要意义。