基于本体和Rough Set理论的知识推理模型

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李泽

作者： 李泽;郑业鲁;苏倩;吴清秋

作者机构：

关键词： 领域本体;粗糙集;知识推理;知识描述模型

期刊名称： 情报学报

ISSN： 1000-0135

年卷期： 2010 年 29 卷 04 期

页码： 709-717

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 随着计算机的普及与快速发展,如何通过在批量数据中提取有效规则实现机器智能分类与推理,提高知识推理的有效性与准确率,成为当前知识服务领域的难题之一。文章基于本体(Ontology)的知识组织方式和粗糙集(Rough Set)理论的知识获取技术,针对批量数据的规则提取实现知识推理,提出知识推理模型ORSKM。ORSKM模型利用九元组构建领域本体,实现实例数据的语义化描述;从领域本体的属性中提取粗糙集的决策表,由决策表对领域本体关系进行领域知识知识库归约,获取领域知识相关的属性规则;通过粗糙集知识推理算法实现知识获取,最后通过实验对该知识推理模型进行验证。

分类号： G203

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