本体知识中不确定语义关系的表达和非精确推理研究

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随着数据的增长和用户的需求不断扩大，由于影视信息描述的缺乏和噪音大等问题，造成了影视信息产生诸多信息不完备、不精确等不确定性的情况，使用传统的机器学习中的基于语义的算法文本分析算法也难以获得良好的检索效果。因此，能否以自然语言的形式描述影视信息领域的检索需求，从语义的角度对视频信息进行知识描述、关联性检索以及非精确性推理等问题也成为本文研究的出发点。
　　首先，关于本体不确定性度量，Tim Berners Lee提出在下一代互联网中引入语义本体，使得计算机可以理解web资源的含义，因此本文基于影视信息本体，通过分析总结其不确定性，采用了非归一化多因子概率的方法进行度量，更好的体现了概念间语义关系的强弱。
　　其次，关于不确定性本体的语义检索，抛弃传统关键词-词频的搜索方式，尝试采用阈值约束改进的激活扩散算法对本体进行关联性检索，通过阈值对搜索进行约束，并加入对象属性的语义关联影响，对激活扩散算法的扩散范围进行了补充。
　　最后，关于语义的非精确性推理，本文采用LDA主题模型和传统逻辑推理结合，采用LDA方法训练影视资源描述信息发现概念和概念、概念与实例、实例与实例间新的关系。并通过案例，对本文提出的本体不确定性度量、非精确性语义检索和推理等关键技术进行了说明，最后对本文的相关研究进行了总结。

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作者
张琳;
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作者单位

燕山大学;

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授予单位燕山大学;
学科软件工程
授予学位硕士
导师姓名孙胜涛;
年度 2017
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
本体知识; 语义检索; 激活扩散; 视频信息; 关联性检索;

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