SSCM：改进的语义相似度计算方法提升本体知识库准确性

本文主要探讨了在信息技术领域中，特别是在语义网和搜索引擎应用背景下，一种名为SSCM（Semantic Similarity Calculation Method, 语义相似度计算方法）的创新算法。SSCM旨在解决传统实例语义相似度计算方法存在的不足，特别关注实例多重继承关系和实例属性层次关系对相似性计算的重要影响。 在分析中，作者指出，传统的搜索引擎往往过于依赖关键字匹配，忽视了信息元素之间的深层次关联，这在处理本体知识库时显得效率低下。语义网通过引入本体知识元数据，可以揭示网络资源的内在结构，从而提升搜索的精确性和有效性。然而，现有的语义相似度计算方法如基于信息量的方法、最小路径长度方法和边缘权重方法，对于数据稀疏和明确关系的情况可能并不适用。 SSCM方法的核心在于它综合考虑了实例的多重继承关系和属性及其值的层次结构。这种综合考虑使得算法能够更好地捕捉实例之间的复杂关联，并利用继承关系的树状结构特性，对计算过程进行优化。这种方法的优势在于它能够适应各种类型的本体知识库，无论这些知识库的构成如何，都能提高语义相似度计算的准确性。 实验结果表明，SSCM在处理实例多重继承关系复杂的场景时，能够显著提升相似度计算的准确率。这意味着在实际应用中，如在信息检索、推荐系统或知识图谱构建等领域，SSCM有望提供更精准的实例相似度评估，从而改善用户体验和搜索效果。 总结来说，SSCM是一种创新的语义相似度计算方法，它针对现有技术的局限，通过深入挖掘实例的继承关系和属性层次，实现了对本体知识库内实例相似度的高效、精确计算，为语义搜索技术的发展提供了新的可能。