一个智能信息检索方法基于两个度的不确定性模糊本体gydF4y2Ba

文摘gydF4y2Ba

尽管大量的研究领域的智能检索系统、有效的检索信息一直保持一个重要的尚未解决的问题。实现不同的概念性知识本体等信息检索过程中被认为是一个解决方案来提高结果的质量。此外,支持的概念形式主义典型的本体可能不足以表示不确定性信息由于缺乏明确的界限的概念域。解决这种类型的问题,一个可能的解决方案是将模糊逻辑插入本体施工过程。在这篇文章中,有两个不确定性模糊本体的新方法一代提出了度。因此,通过实现语言变量,不确定性水平域的概念(软件维护工程(SME)域)建模,与本体关系因而被模糊理论建模。然后,我们结合这些不确定的模型,提出了一种新的本体和2度的不确定性概念表达式和关系表达式。生成的模糊本体实现了初始用户的查询在中小企业领域的扩张。实验结果表明,该模型具有更好的检索性能比较的关键字或脆基于本体的检索系统。gydF4y2Ba

1。介绍gydF4y2Ba

搜索特定信息的过程中大量的信息项被称为信息检索(IR)。红外系统的用户希望找到某个查询最相关的物品。查全率和查准率等计算参数用于评估这些系统的有效性gydF4y2Ba1gydF4y2Ba]。一般来说,一个信息检索系统不存在一个理想的行为。用户经常收到大型结果集,他们必须花费相当长的时间来找到这些相关的东西他们最初的查询。事实上,这种搜索信息会忽视有关文件,不包含指定的索引词在用户的查询。使用特定领域知识,提到的问题能够解决,通过融合一个知识库,如本体构建索引词之间的关系,现有的信息检索系统(gydF4y2Ba2gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

语义web的动机之一是本体的实现来克服的局限性的关键字搜索(gydF4y2Ba3gydF4y2Ba]。本体是一个概念化的一个域成人类可以理解的,机器可读的格式组成的实体、属性、关系和公理(gydF4y2Ba4gydF4y2Ba]。它作为一个标准的知识表示的语义网(gydF4y2Ba5gydF4y2Ba]。构造一个基于本体的信息检索系统在指定的领域知识。应用知识结构所需过滤和搜索用户的相关信息的目标是插入本体信息检索系统。如果搜索信息在用户的知识域的概念,利用本体的概率将增加相关性(gydF4y2Ba6gydF4y2Ba]。然而,典型的本体支持的概念形式可能不足以代表不确定性,通常发现在许多应用领域,由于缺乏明确的界限的概念域。一个可能的解决方案面对不确定和模糊的信息插入模糊逻辑本体构建过程(gydF4y2Ba7gydF4y2Ba]。模糊集合理论,计算智能技术,是一种很有前途的方法来提高信息检索的效率系统(gydF4y2Ba8gydF4y2Ba]。它处理不确定性可能出现在文档和查询表示以及它们之间的关系。它已经被用于索引、集群、和建议gydF4y2Ba2gydF4y2Ba]。模糊本体是基于修改现有的本体。修改过程完全是增量和模糊本体的转换过程将成员的值添加到当前现有的关系,也可以将新条目添加到本体(gydF4y2Ba9gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

一些研究人员一直认为模糊本体的使用模型的不确定性领域知识(gydF4y2Ba10gydF4y2Ba),李et algydF4y2Ba。gydF4y2Ba提出了一种模糊本体的新闻摘要。在他们的论文中,模糊推理机制生成的每个模糊概念的隶属度的模糊本体gydF4y2Ba11gydF4y2Ba]。他们也提出了一个新颖的二型模糊本体和应用它的饮食评估相结合的二型模糊集和本体模型提出一种2型模糊本体。此外,他们使用2型模糊本体饮食评估领域提出一个模糊的饮食评估代理的人平均水平的身体活动(gydF4y2Ba12gydF4y2Ba]。2型模糊本体(T2FO)是一种知识表示模型用于描述领域知识的不确定性。是一个扩展的领域本体,并包含六层,包括域层,一个类别层,一个模糊的概念层、模糊变量层,一层模糊集和二型模糊集(T2FS)层。T2FO的概念和关系是由模糊变量,模糊集,T2FSs [gydF4y2Ba12gydF4y2Ba]。类似的工作,李等人开发了一种2型模糊本体,它用于个人糖尿病饮食推荐(gydF4y2Ba13gydF4y2Ba]。关丽珍等人提出了一个自动生成模糊本体语义服务台支持支持客户服务利用语义web技术。它集中在一个自动生成的方法,称为模糊形式概念分析(FFCA)模糊机服务本体,也可以处理不确定性数据gydF4y2Ba14gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

一个应用程序模糊本体的查询扩展的任务。查询扩展的主要目的是增加新的有意义的初始查询条件。查询扩展技术可以提高搜索引擎的效率通过添加其他条款密切相关的原始查询条件和用户查询(消除歧义gydF4y2Ba9gydF4y2Ba]。Bahri等人解决模糊本体实现和数据库查询回答。他们建议一种语言来定义模糊本体模式和查询模糊本体的数据库和一个推理引擎来推断模糊概念实例及其隶属度(gydF4y2Ba15gydF4y2Ba]。锅等人提出了一个框架模糊查询语言模糊本体和现在的ed查询回答算法对模糊DL-Lite本体查询语言(gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

本文提出了一种本体的新方法一代基于模糊理论与2度的不确定性。考虑两个不确定性表达式和关系表达式,结合不确定度概念模型来生成一个新的模糊本体是这项工作的主要贡献。在这个模型中,使用语言变量的隶属度概念在一定领域同样隶属度关系的概念在中小企业领域建模。然后,这些不确定的模型结合和一个新的本体有两个不确定度,在表达概念和关系表达式,提出了。最后,绩效评估的信息检索系统提出基于查询扩展算法以中小企业领域本体通过比较缺乏,脆本体,模糊本体的情况。gydF4y2Ba

本文的其余部分组织如下:部分gydF4y2Ba2gydF4y2Ba审查相关工作论文的主题。节gydF4y2Ba3gydF4y2Ba,模糊集理论的基本概念解释道。模糊化改性过程的本体描述了部分gydF4y2Ba4gydF4y2Ba。节gydF4y2Ba6gydF4y2Ba讨论了信息检索系统的性能评估,最后一节gydF4y2Ba7gydF4y2Ba总结了纸。gydF4y2Ba

2。相关工作gydF4y2Ba

模糊逻辑系统(fls)被视为提供一个适当的方法设计鲁棒系统能够提供令人满意的性能在竞争的不确定性时,噪音,和不精确归因于真实的环境和应用程序gydF4y2Ba10gydF4y2Ba]。因此,fls的被用于广泛的应用程序包括模糊本体。gydF4y2Ba

因为本文的目的是提出一个基于模糊本体信息检索方法,在这一部分中一些模糊信息检索模型,作为一种工具用于提高检索性能。gydF4y2Ba

帕里实现了模糊本体信息检索是集中在医学文献检索。这种本体模糊值的关系gydF4y2Ba17gydF4y2Ba]。翟等人提出了一个在电子商务领域,模糊本体的语义信息检索和语义查询扩展方法是用于此目的。框架包括三部分:概念、概念的属性和属性值的属性值可以是标准数据类型或语言值的模糊概念(gydF4y2Ba18gydF4y2Ba]。他们也实现了模糊本体的语义信息检索在供应链管理,交通信息检索和智能交通系统领域(gydF4y2Ba19gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba21gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

雷特和Ricarte提出了一个框架来编码一个地理的知识库组成的多个相关本体的关系表示为模糊关系。这种知识组织中使用模糊方法来扩大用户初始查询(gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

提出了一个基于本体的空间查询扩展方法,傅et al .,这被认为是一个地理本体扩展地理条件。考虑到各种因素来支持智能扩张空间查询,包括类型的空间地理本体的编码,类型的非空间编码的领域本体,以及空间关系的语义和上下文的使用(gydF4y2Ba23gydF4y2Ba]。Bratsas等人用模糊查询扩展和一个模糊的同义词典解决医学计算问题(MCP)。在实验中,系统能够检索相同的MCP截然不同的描述同样的问题。系统使用一个独特的模糊词库查询扩张(gydF4y2Ba24gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

小川等人使用关键字连接矩阵模型,了解相关的关键词或条款编码为一个单一的模糊关系,表达之间的相似度。信息检索过程中使用模糊关键字连接矩阵寻找相似性查询条件来提高查询结果(gydF4y2Ba25gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

佩雷拉等人提出的模糊关系本体论模型在信息搜索系统,认为知识库的模糊本体概念表示的类别和关键字域。当用户输入一个查询,由概念,系统执行其扩张和可能添加新概念基于本体知识。扩张后,查询和文档之间的相似度计算的模糊操作(gydF4y2Ba26gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

模糊粗糙集合web查询扩展方法是由旋塞和Cornelis,曾经紧上近似模糊粗糙集理论找到条款添加到查询中。知识库是一本同义词典由term-term关系。Y在这种方法中,一个术语只会被添加到查询用模糊集表示如果所有条款相关的Y也与至少一个关键字查询的。拟议的技术结果承诺当查询有模棱两可的条款(gydF4y2Ba27gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

Calegari和桑切斯提出模糊ontology-approach提高语义信息检索和引入了信息检索算法,允许获得一个独特的路径中涉及的实体查询以获得极大值语义关联的知识域(gydF4y2Ba28gydF4y2Ba]。Bahri等人实现模糊本体对数据库查询回答。他们提出了一个语言来定义模糊本体模式和查询模糊本体的数据库和一个推理引擎来推断模糊概念实例及其隶属度(gydF4y2Ba29日gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

通过回顾研究模糊本体的实现,它可以观察到,该方法没有足够能力的不确定性表示概念和没有考虑自然本体概念之间的语义关系。这些弱点可能导致一些问题在模糊语义信息检索。从概念与特定的隶属度属于某个域和类似的关系属于一定的隶属度的概念,提出了一种模糊本体2度的不确定性,在表达概念和关系表达式。gydF4y2Ba

3所示。模糊隶属函数和语言变量gydF4y2Ba

模糊数的特殊结构使计算非常耗时且复杂。一般为便于计算和实际使用情况,使用特定的模糊数。本文通过语言变量描述的专家的意见已用梯形模糊数表示。为了确定本体元素相关的特定领域的相关性(概念的隶属度的主要领域和关系的隶属度概念),七个语言变量被用作:“不相关”,“相关很低”,“低相关”、“媒介相关”,“高相关”,“非常高”有关,“完全相关”。图gydF4y2Ba1gydF4y2Ba提出了这些语言变量及其相应的梯形模糊数。gydF4y2Ba

4所示。模糊化的“修改过程本体论”gydF4y2Ba

软件维护在一个相对混乱,自然会导致软件系统的结构的恶化。缺乏一个完整的所有实现细节的知识,应用修改将导致损失的结构,从而使系统更加难以充分理解,因此,为了维护(gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba]。打破这个恶性循环,我们的目标是开发一个软件维护知识管理方法领域。这种方法将建模为模糊本体。gydF4y2Ba

最初的修改过程本体,提出二叠纪,呈现在图gydF4y2Ba2gydF4y2Ba。这种本体组织概念从修改请求(及其原因)在中小企业领域维护活动(gydF4y2Ba24gydF4y2Ba]。在这项研究中,现有的改性过程的不确定性概念和关系的本体建模的两个阶段。首先,描述的不确定性程度本体获得使用语言变量的概念。其次,fuzzified现有本体的关系,最后,一个新的本体与一个独特的隶属度关系提出了通过实现模糊组合。假设gydF4y2Ba和gydF4y2Ba两个集合的对象。一个任意的模糊集gydF4y2Ba笛卡儿积中定义gydF4y2Ba,将被称为模糊关系的空间gydF4y2Ba。gydF4y2Ba因此一个函数中定义的空间gydF4y2Ba,值区间[0,1]。让gydF4y2Ba是一个模糊关系gydF4y2Ba和gydF4y2Ba一个模糊关系gydF4y2Ba。所有(gydF4y2Ba)gydF4y2Ba不等式性质,max-product, max-average成分定义如下(gydF4y2Ba31日gydF4y2Ba]:gydF4y2Ba

4.1。概念的模糊性”修改过程本体论”gydF4y2Ba

虽然本体的模糊性关系都集中在几乎所有修改后的论文,概念的模糊化被认为是很少gydF4y2Ba2gydF4y2Ba,gydF4y2Ba4gydF4y2Ba,gydF4y2Ba9gydF4y2Ba,gydF4y2Ba11gydF4y2Ba,gydF4y2Ba18gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba21gydF4y2Ba]。这部分考虑本体概念的模糊性。支持的观点是,现有的本体概念并不完全认为中小企业相关的领域,所以每个概念都有一个特定的隶属度的具体领域。模糊性概念的本体,一个特殊的问卷设计和相关专家被要求确定相关性程度的修改过程本体的概念域的语言值:“不相关”,“相关很低”,“低相关”、“媒介相关”,“高相关”、“非常高”有关,和“完全相关”。这些值被隶属函数如图fuzzifiedgydF4y2Ba1gydF4y2Ba。以达到一种独特的隶属度为每个本体的概念,梯形模糊变量defuzzifier一直使用。一个梯形模糊数的去模糊化价值gydF4y2Ba,gydF4y2Ba,被定义为gydF4y2Ba32gydF4y2Ba]gydF4y2Ba

表中给出的结果gydF4y2Ba1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

4.2。关系的模糊性”修改过程本体论”gydF4y2Ba

像提到过程部分gydF4y2Ba4所示。1gydF4y2Ba另一个问卷设计本体的模糊性关系图gydF4y2Ba2gydF4y2Ba。专家们被要求确定每个关系的相关性程度存在与这些值的概念:“不相关”,“相关很低”,“低相关”、“媒介相关”,“高相关”,“非常高”有关,“完全相关”。fuzzified这些语言变量的隶属函数如图gydF4y2Ba1gydF4y2Ba。表gydF4y2Ba2gydF4y2Ba显示了本体建模的结果与梯形数字的关系。以达到一种独特的隶属度对于每个本体的关系,梯形模糊变量defuzzifier (gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)已经被使用。第2列的表gydF4y2Ba2gydF4y2Ba显示了本体关系已呈现在图gydF4y2Ba3gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

4.3。提出了新的基于模糊集合理论的组合模型gydF4y2Ba

这一阶段的最后一步是概念和关系的组合成员度,提出一个独特的隶属度本体在中小企业领域的关系。因为本体关系的相关性程度的概念已经fuzzified和中小企业的概念域也fuzzified,修改过程本体的隶属度关系可以计算通过使用模糊的成分。实现提出的模糊本体展示了max-product成分更好的结果(gydF4y2Ba2gydF4y2Ba相比其他模糊成分,因此使用这种模糊组合类型。最终的模糊本体如图gydF4y2Ba3gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

5。查询扩展算法gydF4y2Ba

在本节中,主题包括拟议中的查询扩展算法,该算法的伪代码形式和计算复杂度脆,和模糊本体的查询扩展算法进行了讨论。gydF4y2Ba

5.1。提出了基于本体的查询扩展算法gydF4y2Ba

在该算法中,假设用户输入查询条件中存在本体的修改过程。如果查询条件没有相关本体的一个特定的领域,最常见的方法是添加同义词方面基于通用词典(通常英语综合本体WordNet)。一般字典不考虑任何特定的域,因此满足精度不会获得(gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]。因此,在提出的查询扩展算法,这种情况下被认为是修改过程中输入的查询条件存在的本体。不同的方法被用于查询扩展基于存在或缺乏本体的查询项之间的关系。这些方法在下面解释。gydF4y2Ba

(一)基于脆本体的查询扩展gydF4y2Ba
这个假设在修改过程中本体和查询项存在的这些术语有或没有语义关系,两种情况是可能的。gydF4y2Ba(我)查询项存在在修改过程中本体和语义关系gydF4y2Ba
在本体的相关关系提取(一项可能是父亲或孩子的另一个术语)。对于每个父项,所有的父亲(广义)提取方面,对于每一个孩子,所有的孩子条件(专业术语)提取,然后这些提取术语中输入的扩展查询,因此。例如,考虑查询=(“修改活动”,“增强维护”)。这些术语有“修改活动”>“增强维护”关系的本体;因此,术语“修改活动”,而是广义术语如“维护活动”将进入扩展查询。同样的,术语“增强维护”,而是“适应性维护”等专业术语,“完成的维护”,“预防性维护”中添加扩展查询。gydF4y2Ba(2)查询项改造过程中存在的本体,没有语义关系gydF4y2Ba
在这种情况下,所有相关的父亲和孩子方面将进入扩展查询。作为一个例子,考虑查询=(“维修保养”、“维护项目”)。因为没有本体这些查询条件之间的关系,他们的父亲和孩子都添加的查询扩展;因此,术语“维修保养”,而是“修改活动”,而不是“维护项目”这个词,“维护活动”和“修改请求”将被添加在扩展查询。gydF4y2Ba

(b)查询扩展基于模糊本体gydF4y2Ba
这种状态非常类似于状态(a)查询中添加了不同术语有一个隶属度等于或大于某个阈值的限制。下一节讨论,最大平均精度0.78属于阈值限制,所以这个限制被认为是。例如,考虑查询=(“修改活动”,“增强维护”)。这些术语有“修改活动”>“增强维护”关系的本体和遵守情况(我);因此,而不是词“修改活动”,广义上的隶属度等于或大于0.78,如“维护活动”将进入扩展查询。类似的,而不是“增强维护”一词,专门与隶属度等于或大于0.78,如“适应性维护”中添加扩展查询。gydF4y2Ba
更多的例子,考虑查询=(“维修保养”、“维护项目”)。因为没有这些查询条件之间的关系本体论,他们所有的父亲和孩子方面扩大查询中添加基于情况(ii);因此,术语“维修保养”,而是一项“修改活动”而不是一项“维护项目”“修改请求”一词有一个隶属度等于或大于0.78将被添加在扩展查询。gydF4y2Ba

5.2。算法的伪代码形式gydF4y2Ba

算法的伪代码形式基于清晰和模糊本体,伪代码所示gydF4y2Ba1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

5.3。脆的计算时间和模糊本体的查询扩展算法gydF4y2Ba

脆的计算时间和模糊本体的查询扩展算法在价值的情况(a)和(b)的伪代码gydF4y2BaOgydF4y2Ba(gydF4y2BangydF4y2Ba在价值情况下),因为用户输入所有的条款清晰和模糊本体的查询和在正常情况下gydF4y2BaOgydF4y2Ba(常数)。gydF4y2Ba

6。信息检索系统的性能评估gydF4y2Ba

两个最频繁和信息检索的基本措施有效性是精度和召回gydF4y2Ba34gydF4y2Ba,gydF4y2Ba35gydF4y2Ba]。所以,我们这些措施用于本体性能评估。精度和召回的定义一组检索文档(例如,文档的列表由web搜索引擎查询)和一组相关文件(例如,在互联网上所有文件的列表与某一主题相关的),gydF4y2Ba

平均精度情节在每个标准召回级别所有查询和评估总体系统性能在文档/查询语料库[gydF4y2Ba36gydF4y2Ba,gydF4y2Ba37gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

绩效评估的信息检索系统在本地搜索,谷歌桌面搜索引擎已经实现,很多有关文件的软件维护工程领域已经进入。适当的阈值限制决定的情况(b),描述各种阈值从0到0.9被认为是。此外,独特的和多个查询条件中输入搜索引擎。图gydF4y2Ba4gydF4y2Ba显示了不同的模糊本体的平均精度阈值限制。在这个图中,很明显的最大平均精度0.78属于阈值限制。gydF4y2Ba

因此,阈值限制0.78已经使用情况(b)提出的查询扩展算法。在图gydF4y2Ba5gydF4y2Ba,平均精度为不同级别的召回值已经描绘了三种情况:本体的缺乏情况下,脆本体查询扩张情况,和模糊本体查询扩张情况。这些情况选择评价的模糊本体性能而不是缺乏本体论的情况和脆本体查询扩张情况。如图gydF4y2Ba5gydF4y2Ba,模糊查询扩张形势最好的平均精度检索相关文件。gydF4y2Ba

7所示。结论gydF4y2Ba

在本文中,我们提出了一种新的有效的信息检索方法实现模糊本体生成技术有两个不确定度。采取模糊本体可以解决不确定性的关系相比,以清爽的本体,使其有可能找到确定的信息在一个特定的领域。对信息检索系统的性能评估,我们考虑三种不同的情况下(两个情况与本体存在(清晰或模糊)和一个没有任何本体)。使用提出了查询扩展算法的实证结果表明,脆本体的平均精度增长5%相比,没有本体扩展工作和模糊本体的平均精度提高3%相比,使用清爽的本体查询扩张情况。此外,模糊本体的平均精度增长8%相比,没有本体的扩张。这些结果显示,使用模糊本体的质量信息检索系统查询扩展方法明显提高。gydF4y2Ba

在未来,我们将实现模糊理论和神经网络方法构建模糊本体自动从非结构化数据。同时,我们将比较结果与本文建议的方法。gydF4y2Ba

承认gydF4y2Ba

这项研究部分由伊朗电信研究中心(合同编号。20127/500),作者感激地欣赏它的支持作用。gydF4y2Ba

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