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決策樹對構造領域本體的作用

2021-05-25 18203 計算機應用論文

本文作者:王夙娟 單位:菏澤學院計算機與信息工程系

領域本體是專業性的本體,提供了某個專業學科領域中概念的詞表以及概念間的關系,或在該領域里占主導地位的理論。領域本體構建的方法:知識工程方法、企業建模法、循環獲取法、methontology、IDEF-5、Bemerasetal等。然而,要了解本體構建完整的過程,骨架法在所有方法中最具有參考性,它提供一個本體構建的方法學框架,所以本文使用數據倉庫中的一些相關技術、數據挖掘中決策樹的分類與預測的技術,以骨架法的中心思想作為參考和指導方針來構建領域本體,最后對構建好的本體模型進行文檔化。以下提到的本體均指領域本體。

1決策樹的相關知識

決策樹是一種類似于流程圖的樹結構;其中,每個內部節點(非樹葉節點)表示在一個屬性上的測試,每個分枝代表一個測試輸出,而每個樹葉節點(終點)存放一個類標號,樹的最頂層節點是根節點。在本體的構建過程中樹節點代表類或者屬性,節點間的連接線代表類與類或者類與屬性或者屬性與屬性之間的關系,即可傳遞性、單繼承性。決策樹的構造不需要任何領域知識或參數設置,因此適合于探測知識發現;獲取的知識用樹的形式表示是直觀的,并且容易被人理解;決策樹歸納的學習和分類步驟是簡單和快速的;一般情況下,決策樹分類器具有很好的準確率。

1.1骨架法方法的研究

骨架法(MikeUsholddede&KingUsc95)又稱ENTERISE法,是英國愛丁堡大學人工智能應用研究所根據用于企業建摸的Enter-priseOntology所得出來的。

1.2骨架法的步驟:

a.確定構建本體的目的和范圍;b.構建本體;c.本體評估;d.文檔化本文使用數據倉庫中的一些相關技術、數據挖掘中分類與預測的決策樹技術,以骨架法的中心思想作為參考和指導方針來構建領域本體,最后對構建好的本體根據決策數提取規則的特點進行文檔化。

2構建本體的過程———以構建現代交通工具本體為例

2.1領域需求分析

領域需求分析是構建本體的重要階段,沒有充足的領域分析就不可能構建出好的本體.交通工具是為了滿足人們出行的需求而研制的,并且在不段的發展變化。所以在進行領域分析的時候要以發展創造的觀點來進行領域需求分析,即進行領域分析的同時要進行趨勢的預測。層次一:客觀描述與記錄(objectivedescriptionandrecord)———對領域需求進行精確、全面地搜集與記錄客戶的需求或相關的業務、數據。層次二:模式歸納與發現(patternsinductionanddiscovery)———按照一定的建模方法論及框架進行歸納\建模,并盡量揭示在包含在快照的客觀記述中并非顯而易見的模式或規律;層次三:模式分析與預測(patternsanalysisandinnovation)———在現存模式的基礎上總結不同模式背后隱含的規律,研究應用對需求的異化作用,發覺深層次規律,預測需求變化,揭示新的工作方式,創建新的、有價值的模式。

2.2利用決策樹算法創建本體

本體模型的表示形式有多種,這里采用分類決策樹來表示;本體的生成方法有三種,這里采用自頂向下的生成方法。根據領域需求分析,經過屬性的不斷疊加、迭代,得到本體的決策樹。

2.2.1領域本體集成。領域本體集成的關鍵技術是本體映射,而本體映射定義一套規則,指明一個本體中的術語在另一個本體中的相關含義,由中介(mediator)在應用程序運行時執行。本體決策樹所提取的規則之間都是互斥的,每個樹葉都有一個規則,并且任何一個屬性都只能映射到一個樹葉。

2.2.2本體構建工具。在這里使用Protégé,它是由斯坦福大學研制開發的、基于Java環境的本體開發工具,它允許用戶自己定制知識獲取界面的特點來構建本體。

2.3本體評估

本體構建過程中使用決策樹構建的原理,使用分類決策樹所構建的本體具有很多優點,如下;利用分類決策樹所構建本體的學習和分類步驟是簡單和快速的,而且本體類中屬性的分類具有很好的準確率;這種本體的構建適合于探測知識發現;本體分類決策樹模型表示是直觀的,并且容易被人理解。

2.4文檔化

對上面本體的分類決策樹模型使用IF-THEN規則分類。使用IF-THEN規則得到文檔圖,每一條分支為一個元組,所有的分支數為數據集|D|,設ncovers為乘坐R交通工具的元組數,ncorrect為正確分類的元組數,則我們可以得到乘坐這種交通工具的覆蓋率和準確率,公式:Coverage(R)=ncovers/|D|,Accuracy(R)=ncorrect/ncovers,結果如表1所示。

結束語

領域本體的構建是一個增量迭代的開發過程,也是一個創造性的過程,對任何專業領域來說,由于應用平臺不同,設計者對專業領域的理解不同,構建出來的本體也不同。本文提出的是以骨架法作為參考,運用數據挖掘中有關分類與預測的決策樹技術來實現一種具體的領域本體構建方法,希望對大家在本體開發方面有些參考性。

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