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一种基于FCA的面向关系数据库的本体学习方法

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成果类型:
期刊论文
作者:
欧阳纯萍;胡长军;李扬;刘振宇
作者机构:
[欧阳纯萍] 北京科技大学信息工程学院 北京100083
[欧阳纯萍] 南华大学计算机科学与技术学院 衡阳421001
[刘振宇; 李扬; 胡长军] 北京科技大学
语种:
中文
关键词:
概念格;关系数据库;本体
关键词(英文):
FCA
期刊:
计算机科学
ISSN:
1002-137X
年:
2011
卷:
38
期:
12
页码:
167-171
基金类别:
2008AA01Z109:国家高技术研究发展计划(863计划) 2006BAK11B03:国家科技支撑计划 2005DKA32800:国家科技基础条件平台建设计划
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
计算机科学与技术学院
摘要:
从已有的数据模型中进行语义提取,经过一定的规则映射生成本体的过程称为本体学习。关系数据库模型是当前数据的存取与组织的主要模型,从中学习得到本体,一直是本体工程领域研究的热点之一。利用手工定义的E-R模型到本体的映射规则来完成本体的构建,是国内外大部分学者采用的方法。但这样获得的本体概念层次关系主观依赖性强,不利于本体的实际应用。为了能更加客观地获取数据之间的概念层次关系与语义信息,提出了一种基于FCA(形式概念分析)从关系数据库进行本体学习的方法。该方法既保持了关系数据表中原有的数据语义关系,又发挥了FCA自动提取语义信息的特点,提高了最终本体生成的质量,...
摘要(英文):
Ontology learning is a process, which extracts semantic information from the existing data model and generates ontology using a set of predefined mapping rules. Relational database is the main model of data access and management, and extracting ontology from relational database is one of the research hotspots in ontology engineering field. A common method adopted by the domestic and foreign scholars is that ontology is constructed by using mapping rules between E- R model and ontology elements. But this method is subjective and it goes against the application of ontology. To address this issue...

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