本文關(guān)鍵詞：基于排序支持向量機的本體學習算法

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【摘要】：作為概念結(jié)構(gòu)化表示、存儲和管理的模型,本體越來越受到計算機各領(lǐng)域?qū)W者的重視,并廣泛應用于生物學、醫(yī)學、制藥學、地理信息系統(tǒng)等其他學科領(lǐng)域。該文提出了一種基于排序支持向量機的本體學習算法,其特點是樣本集由頂點對構(gòu)成,并采用帶有敏感參數(shù)的虧損函數(shù)。最后,將新本體算法應用到生物基因?qū)W本體和仿生機器人本體,分別驗證了算法對本體相似度計算和本體映射有較高的效率。
【作者單位】： 云南師范大學信息學院;曲靖師范學院計算機科學與工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 本體 相似度計算 本體映射 排序支持向量機
【基金】：國家自然科學基金資助項目(11401519)
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 作為一種概念語義表示模型,本體自20世紀90年代引入計算機領(lǐng)域以來,一直受到極大的關(guān)注,并得到長足的發(fā)展。該模型已經(jīng)應用于信息檢索、查詢擴展、圖像檢索和數(shù)據(jù)集成等諸多領(lǐng)域。在近30年的發(fā)展中,本體作為一種強大的工具模型,被應用在多個學科,比如醫(yī)學、生物學、制藥學、地

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本文編號：799525