本体驱动的融合知识度量与分析

"基于本体的融合知识测度分析" 本文主要探讨了在知识融合过程中如何有效地衡量和分析新知识的生成。随着信息化的发展，知识融合成为获取和利用知识的重要手段，但同时也带来了新知识规模庞大、复杂性增加的问题。为了解决这一问题，作者提出了一个基于本体的融合知识测度指标。 首先，本体作为知识表示和共享的基础，通过利用默认关系强度来分析知识单元之间的融合紧密程度。默认关系强度是指知识单元之间存在的隐含联系，它可以反映出不同知识元素相互作用的深度和强度，从而评估知识融合的程度。 其次，文章定义了词汇链的构建规则以确定语义相关度。词汇链是一种将词汇或概念通过关联连接起来的方法，它可以帮助量化两个知识单元之间的语义相似度。通过对概念本体树的语义距离进行计算，可以更准确地衡量概念之间的语义关系，这在知识融合中起到了关键作用。 接下来，作者引入最大熵模型来分析融合知识的语义熵。语义熵是衡量知识不确定性的重要指标，最大熵模型可以提供一种优化方法来处理信息不完全的情况，从而更全面地理解融合知识的复杂性。 此外，文章还考虑了知识元素属性值对融合知识的影响，通过分析这些属性值来确定相应的效用权重系数。效用权重系数能反映知识元素在整体知识结构中的重要性和影响力，有助于在知识融合过程中进行有效的决策。 最后，构建的融合知识测度指标被证明具有对称性、确定性、非负性和扩展性等关键性质。对称性意味着测度不受知识单元交换顺序的影响，确定性保证了测度结果的一致性，非负性确保了知识的价值不会出现负值，而扩展性则允许测度适应不同类型和规模的知识融合场景。 通过实际应用案例，该文验证了提出的融合知识测度指标的有效性，并强调了它在知识评价体系中的核心地位。这个测度不仅可以帮助管理和评估知识融合的过程，还能为知识管理策略提供指导，提高知识融合的效率和质量。