OWL本体进化方法：概念聚类与相似度计算结合

"一种OWL本体进化方法通过形式概念分析对轻量级OWL本体进行概念聚类，结合概念等同度和概念包含度计算，辅助实现本体的丰富和修改，以适应实际应用需求。该方法结合FCA与相似度计算，平衡语义强度和执行效率，有效促进OWL本体的进化。" 本文主要探讨了一种针对从关系数据库模式学习得到的轻量级OWL（Web Ontology Language）本体的进化方法。在当前实践中，由关系数据库模式学习到的OWL本体通常具有较简单的概念层次结构，这使得它们在实际的本体应用中显得不够充分，难以满足复杂需求。为了解决这一问题，论文提出了一个创新的本体进化策略。 首先，该方法利用形式概念分析（Formal Concept Analysis, FCA）对现有的轻量级OWL本体进行概念聚类。形式概念分析是一种在数据挖掘和知识发现领域广泛应用的工具，它能揭示数据集中的概念结构和关系，从而增强本体的语义深度。通过FCA，可以将相关的概念聚集在一起，形成更高级别的概念层次。 接着，基于概念等同度和概念包含度的计算，该方法能自动识别和建议本体中概念之间的语义关系改进。概念等同度用于确定两个概念是否表示相同或近似的概念，而概念包含度则衡量一个概念是否包含在另一个概念之内。这些度量有助于识别和调整本体中的不准确或缺失的关系。 然而，FCA虽然语义强度较高，但实现过程复杂，执行效率较低。为克服这一缺点，该方法结合了相似度计算。相似度计算能够快速高效地处理大量数据，尽管它的语义强度可能相对较弱。通过将两者结合，既能保证进化过程的语义准确性，又能确保算法的运行效率。 为了验证这种方法的有效性，论文提供了一个实例评估。实例结果表明，提出的OWL本体进化方法能够有效地丰富和优化本体结构，从而更好地支持实际的本体应用。这种方法对于提升从关系数据库模式学习的OWL本体的质量和实用性具有重要意义，为构建更强大的知识表示和推理系统提供了新的途径。 关键词涉及的关系数据库模式、本体进化、概念聚类以及OWL本体是本文的核心概念。关系数据库模式是数据存储的基础，本体进化是提高本体质量和适应性的关键过程，概念聚类是增强本体结构的方法，而OWL本体作为本体语言的一种，是构建语义网和知识管理系统的重要工具。通过深入研究这些概念并结合具体方法，本文为提升OWL本体在实际应用中的表现提供了有力的支持。