面向演化本體的語(yǔ)義度量研究.pdf

1、語(yǔ)義Web自從被Tim Boners-Lee提出以來(lái)就得到了極大的重視。本體是語(yǔ)義Web的核心，是人工智能領(lǐng)域的一種先進(jìn)的知識(shí)表示技術(shù)，它通過(guò)明確地定義概念和概念間的關(guān)系反映事物或現(xiàn)象的本質(zhì)。本體已經(jīng)成為人工智能和知識(shí)工程中一種重要的技術(shù)，在知識(shí)的獲取、表示、分析和應(yīng)用等方面發(fā)揮著重要的作用，國(guó)內(nèi)外許多研究機(jī)構(gòu)紛紛對(duì)其展開(kāi)了廣泛的研究。
　　 本體質(zhì)量評(píng)估已經(jīng)成為一個(gè)重要研究課題，本體評(píng)估能夠協(xié)助本體工程師完成本體質(zhì)量的預(yù)測(cè)，本

2、體篩選，甚至用于對(duì)本體設(shè)計(jì)的修改與完善。目前提出了很多本體評(píng)測(cè)方法，對(duì)通常本體的評(píng)測(cè)特性做了重要研究。這些評(píng)估方法和準(zhǔn)則對(duì)選擇怎樣的評(píng)測(cè)方法和此評(píng)估方法有什么用處提供了指導(dǎo)。
　　 盡管這些評(píng)測(cè)方法同樣適用于本體質(zhì)量評(píng)估，但會(huì)遇到如下問(wèn)題。首先，大部分評(píng)測(cè)方法仍然是基于概念結(jié)構(gòu)，并沒(méi)有考慮到的例如包容等語(yǔ)義方面的問(wèn)題，從而導(dǎo)致不相符的測(cè)量結(jié)果。第二，大多數(shù)評(píng)測(cè)方法沒(méi)有把開(kāi)放世界假設(shè)考慮在內(nèi)，而忽視本體未來(lái)可能出現(xiàn)的額外公理會(huì)導(dǎo)致

3、評(píng)測(cè)結(jié)果的不穩(wěn)定。第三，由于本體中詞匯的改變和演化很可能導(dǎo)致原本一致性本體變得不一致，但是很少評(píng)測(cè)方法把不一致性考慮在內(nèi)。本文提出了一系列穩(wěn)定的語(yǔ)義聚合度評(píng)測(cè)方法來(lái)測(cè)量動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中演化本體的本體質(zhì)量。這些評(píng)測(cè)方法是穩(wěn)定的，并且用于測(cè)量本體語(yǔ)義而非本體結(jié)構(gòu)。這些評(píng)估方法是：?jiǎn)挝活?lèi)的平均公理輸出，最小不一致子集量，公理不一致性平均值。基于語(yǔ)義聚合度評(píng)測(cè)方法的有效性被Kitchenham和Briand等架構(gòu)所證實(shí)，并采用一個(gè)原型系統(tǒng)對(duì)本文提出的