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1.
《计算机应用与软件》2016,(11)
针对民航突发事件领域本体非分类关系的语义查询扩展问题,提出一种面向领域本体非分类关系的语义相关度计算方法。该方法在数据属性方面,提出基于属性类型和属性值的语义相关度计算方法;在对象属性方面,针对查询词与本体概念或实例存在多种对象属性问题,提出基于对象属性的语义相关度计算方法,并结合领域本体在民航突发事件案例的语义查询过程给出了该方法的实现效果分析。该方法不仅有效地提高了语义查询的准确率和查全率,也为民航突发事件的应急决策提供了更好的方法支持。 相似文献
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基于本体的民航应急决策知识表达与推理方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对民航突发事件应急决策知识表达与管理中的问题,利用本体技术在知识获取和建模方面的优势,本文设计了一个基于领域本体的民航突发事件应急决策知识推理模型;以民航突发事件应急预案、应急案例、应急资源和应急规则等应急知识为基础,构建了民航应急管理领域词典,采用领域本体四元组建模方法给出了基于领域词典的本体构建过程;运用SWRL规则语言建立了民航突发事件应急决策所需的基本规则,采用Protégé本体编辑工具和Jena推理机实现了基于本体的规则推理,为民航突发事件应急决策知识的管理与应用提供了良好的方法与技术支持。 相似文献
3.
针对民航突发事件因果关系无法有效评估与关联分析的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的民航突发事件因果关系分析方法。在民航突发事件应急管理领域本体的基础上引入贝叶斯理论,首先通过规则设计实现了领域本体中概念、关系与实例的贝叶斯网络转换,然后采用贝叶斯网络知识合成算法E-IPFP构建贝叶斯网络节点的条件概率表,并通过消息传递机制计算父子节点间的概率关系,获得民航突发事件因果关系的概率分布。采用民航突发事件应急管理领域本体和世界民航事故调查跟踪报告中的案例作为实验数据,给出了民航突发事件因果间关系的分析,为基于大数据的突发事件关联分析与推理提供了方法支持。 相似文献
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针对民航突发事件应急管理领域本体的自动更新问题,提出了基于LDA的领域本体概念获取方法。以文本信息作为数据源,采用NLPIR自适应分词与过滤方法获取候选术语集,设计了领域本体的LDA主题模型,通过吉布斯采样进行LDA模型训练与主题推断,实现了领域本体核心概念的相关术语提取;基于LDA主题概率分布研究了语义关系识别规则的构建方法,给出了概念及其相关术语语义关系的识别与实现过程。实验效果表明,该方法可以有效解决大规模领域本体概念的自动更新问题,为大数据环境下民航突发事件跨媒体信息的共享与推理提供了良好的数据支持。 相似文献
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在分析民航突发事件应急管理领域本体及其存储特点的基础上,提出了一种基于HBase的领域本体存储方法,采用将领域本体元数据与RDF实例数据分开存储的方式,给出了描述领域本体类及属性信息的元数据和RDF实例数据的存储模型,及其基于MapReduce的领域本体RDF数据并行加载过程。结合应用实现了领域本体基于HBase API的基本图模式查询,并在Hadoop环境下进行了实验与效果分析,为民航应急管理领域本体的海量数据存储提供了理论与方法支撑。 相似文献
10.
《计算机应用与软件》2014,(1)
针对现有检索技术在民航应急资源信息检索中存在着高匹配、低精度,低匹配、无匹配等问题,提出一个基于领域本体的语义检索框架。给出了语义检索的流程,探讨了领域本体、语义相似度计算及检索结果排序等实现语义检索的关键技术,搭建了实验平台。实验表明语义检索在查全率、查准率方面的检索效果都有所提高,更加符合用户的需求。 相似文献