文档介绍：南京航空航天大学
硕士学位论文
基于Web知识关联挖掘的本体进化研究
姓名:吴一占
申请学位级别:硕士
专业:管理科学与工程
指导教师:马静
2011-03
南京航空航天大学硕士学位论文
摘要
随着语义网概念的提出,作为实现语义网关键的本体技术受到了广泛的关注和研究,如今
在知识表示、知识管理、知识共享、知识复用等多方面都有着广泛应用,成为实现信息知识化
处理的最有效方法之一。然而,人工维护本体难度过大、成本过高,极大地限制着本体技术向
更广阔领域的运用与推广。现有的本体进化技术虽提出了不少解决方案,但是因为弱于挖掘本
体中概念间的关联,依旧没有很好地解决问题。
本文首先依据 Web 信息获取分析系统的应用需求,结合本体的构成要素,分析了该领域
本体进化的目标;并围绕着实现本体进化,对现有 Web 挖掘技术进行了分析与研究。之后,
本文设计了基于 Web 知识关联挖掘的本体进化方案,将实现的技术方案分解成流程框架与实
现算法两部分分别进行讨论。在流程框架设计上,本文提出了本体进化系统与 Web 信息抽取
挖掘系统相互结合,相互推进的流程框架,实现在循环进行的 Web 信息抽取挖掘的过程中完
成本体的进化;在实现算法上,本文结合 Web 信息特征,以本体学习更准确、更高效为目
标,改进和设计了各步骤的具体实现算法。最后,本文依据设计的理论框架开发了原型系统,
验证了本文设计的本体进化方案稳定有效,一定程度解决了人工维护本体困难的问题,达到了
本文研究的目标。
本文有如下创新点:1、本文设计了 Web 知识关联挖掘算法策略,通过该策略处理可以获
得实体间的关联关系,从而解决现有本体进化对于处理实体关联不足的问题。2、将 Web 信息
抽取挖掘与本体进化相结合,设计了闭环相互优化的系统框架,同时满足了信息抽取挖掘系统
和本体进化两方面的需求。3、针对 Web 信息抽取挖掘的应用特性,在处理流程上提出了改进
算法,采用基于贝叶斯过滤的文本相关性判断算法、引入动态内容识别技术等,使本体进化更
高效、更准确。

关键词:本体进化,Web 挖掘,关联挖掘
i
基于 Web 知识关联挖掘的本体进化研究
ABSTRACT
With the proposed concept of the Semantic Web, as a key of the Semantic Web, ontology
technology has been widely concerned and studied with a wide application in the knowledge
representation, knowledge management, knowledge sharing and knowledge reuse fields. Ontology has
been one of the preferred techniques in information knowledge solution. However, the artificial
maintenance of ontology is too difficult and too expensive, which greatly limits a broader use and
promotion of ontology technology. Although the current ontology evolution made a lot of solutions,
it is weaker than mining the association between concepts of ontology and is still not well to solve the
problem.
Firstly, based on the application requirements of Web information retrieval and analysis system,
combined with elements of ontology, the thesis analyzes the target of the evolution of domain
ontology and does research on the existing Web mining techniques around the ontology evolution.
Secondly