面向演化本體的語義度量研究.pdf

1、語義Web自從被Tim Boners-Lee提出以來就得到了極大的重視。本體是語義Web的核心，是人工智能領域的一種先進的知識表示技術，它通過明確地定義概念和概念間的關系反映事物或現象的本質。本體已經成為人工智能和知識工程中一種重要的技術，在知識的獲取、表示、分析和應用等方面發(fā)揮著重要的作用，國內外許多研究機構紛紛對其展開了廣泛的研究。
　　 本體質量評估已經成為一個重要研究課題，本體評估能夠協助本體工程師完成本體質量的預測，本

2、體篩選，甚至用于對本體設計的修改與完善。目前提出了很多本體評測方法，對通常本體的評測特性做了重要研究。這些評估方法和準則對選擇怎樣的評測方法和此評估方法有什么用處提供了指導。
　　 盡管這些評測方法同樣適用于本體質量評估，但會遇到如下問題。首先，大部分評測方法仍然是基于概念結構，并沒有考慮到的例如包容等語義方面的問題，從而導致不相符的測量結果。第二，大多數評測方法沒有把開放世界假設考慮在內，而忽視本體未來可能出現的額外公理會導致

3、評測結果的不穩(wěn)定。第三，由于本體中詞匯的改變和演化很可能導致原本一致性本體變得不一致，但是很少評測方法把不一致性考慮在內。本文提出了一系列穩(wěn)定的語義聚合度評測方法來測量動態(tài)網絡中演化本體的本體質量。這些評測方法是穩(wěn)定的，并且用于測量本體語義而非本體結構。這些評估方法是：單位類的平均公理輸出，最小不一致子集量，公理不一致性平均值。基于語義聚合度評測方法的有效性被Kitchenham和Briand等架構所證實，并采用一個原型系統(tǒng)對本文提出的