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面向Ontology适应性的知识发现模型研究
【内容提要】文章从Ontology和文献知识发现出发,在整理现有Ontology系统的基础上,
分析了其存在的问题,针对问题中关键的适应性问题,提出了分层的面向Ontology的知识
发现模型。该模型将整个Ontology系统分成5个层次,以适应不停变化的世界需要。文章
最后提出了与模型相关的尚未进行研究的问题。
【摘 要 题】信息化与网络化建设
【关 键 词】本体/知识发现/适应性/Ontology/模型
【正 文】
Gruber提出“Ontology是概念化的一个形式化的规格说明”。所谓概念化可以理解为一组
概念(如实体、属性、过程)及其定义和相互关系。[1]Borst在Gruber定义基础上引入了
共享概念,认为Ontology是被共享的概念化的一个形式化的规格说明。[2]
在目前的知识发现领域中,知识之间的语义关系得到了重视,很多研究人员都将语义网的
概念引入到知识发现过程中。各领域的Ontology被开发,各专业的概念以及概念之间的关
系被揭示出来,并且被投入到知识发现过程当中去,对知识发现过程起到了至关重要的作
用,但也存在不适应变化等诸多问题。本文尝试从目前生物信息学和商业领域知识发现系
统入手,分析Ontology应用于这些系统时所存在的问题,并针对这些问题提出一个适应变
化的基于Ontology的知识发现模型。
1 Ontology在知识发现领域中的应用
目前Ontology应用广泛,本文仅从生物信息学和商业领域对基于Ontology的知识发现系统
进行研究,并提出应用中存在的问题。
1.1 Padmini Srinivasan的基于文献的知识发现方法
基于文献的知识发现方法最早是由Swanson提出,其目标是通过挖掘文献数据库(
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