基于本体的任务和知识个体匹配模型研究

doi:10.3969/j.issn.1007130X.2010.

J4 ›› 2010, Vol. 32 ›› Issue (9): 119-121.doi: 10.3969/j.issn.1007130X.2010.

基于本体的任务和知识个体匹配模型研究

刘景方1,邹平1,张朋柱2

（1.昆明理工大学管理与经济学院,云南昆明 650093;2.上海交通大学安泰经济与管理学院,上海 200052）

收稿日期:2010-03-13 修回日期:2010-06-10 出版日期:2010-09-02 发布日期:2010-09-02
作者简介:刘景方(1980),男,山东青州人，博士生，研究方向为语义Web、本体论和知识管理；邹平,教授,博士生导师,研究方向为知识管理；张朋柱,教授,博士生导师,研究方向为电子政务和群决策支持系统。
基金资助:
国家自然科学基金重点资助项目（70533030）；国家自然科学基金资助项目（70471085）

Research on the Matching Model Between Tasks and Knowledge Individuals Based on Ontology

LIU Jingfang1,ZOU Ping1,ZHANG Pengzhu2

(1.School of Management and Economics,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650093;
2.Antai School of Economics and Management,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200052,China)

Received:2010-03-13 Revised:2010-06-10 Online:2010-09-02 Published:2010-09-02

摘要/Abstract

摘要：

为实现在知识产品在线定制过程中任务和知识个体的有效匹配，鉴于传统的基于关键词的匹配技术忽略语义信息的缺点，本文提出了一个基于本体的任务和知识个体匹配模型。首先提出了一种综合改进的概念语义相似度计算方法用以提高概念间的语义相似度计算的准确性，然后将任务信息和知识个体的信息分别抽象为任务概念向量和能力概念向量，通过计算两个概念向量之间的语义相似度，得到任务和知识个体的匹配结果。实验结果表明，该模型具有较高的准确率和召回率，能够为知识产品在线定制提供有效的匹配服务。

关键词: 务, 知识个体, 匹配

Abstract:

To achieve effective matching between tasks and knowledge individuals during the online knowledgebased products customization, and taking the lack of semantic information in the traditional technique based on the keywords into account, the paper presents a model of task and knowledge individual matching based on ontology. Firstly it presents a comprehensive improved method of concept semantics similarity computing to improve accuracy in the concept semantics similarity computation, and then abstracts the task and knowledge individual’s information to be the task concept vector and skill concept vector, and gets the matching result of tasks and knowledge individuals by computing the semantic similarity between double concept vectors. The testing result shows that the model can obtain high precision and recall rates, and can provide effective matching services during the online knowledgebased product customization.

Key words: task;knowledge individual;matching

刘景方1,邹平1,张朋柱2. 基于本体的任务和知识个体匹配模型研究[J]. J4, 2010, 32(9): 119-121.

LIU Jingfang1,ZOU Ping1,ZHANG Pengzhu2. Research on the Matching Model Between Tasks and Knowledge Individuals Based on Ontology[J]. J4, 2010, 32(9): 119-121.

[1]	田永红, 章钧津, 宋哲煜. 结合噪声数据增强的蒙汉伪平行语料库的构造[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(04): 751-760.
[2]	吉陈果, 贾海蓉, 裴意静, 段淑斐. 基于失匹配负波潜伏期优化的语音增强研究[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(03): 524-533.
[3]	罗婧, 叶志晟, 杨泽华, 傅天豪, 魏雄, 汪小林, 罗英伟, . 研发类GPU集群任务数据集的构建及分析[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(12): 2128-2137.
[4]	李宝, 朱姝, 王晓川, 任怡, 谭郁松. 基于时间感知主导资源公平的边缘函数计算负载调度算法[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(10): 1711-1719.
[5]	顾颖程, 魏柳, 姜宁, 程环宇, 刘凯, 宋玉, 刘梅招, 汤雷, 陈彧, 张胜. 边缘场景下面向分布式交互应用的服务器分配[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(10): 1748-1756.
[6]	蔡玉, 官铮, 王增文, 王学, 杨志军. 基于多智能体深度强化学习的车联网区分业务资源分配算法[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(10): 1757-1764.
[7]	冯兴杰, 曹若轩. 融合特征投影和负监督的文本分类[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(10): 1864-1874.
[8]	王永军, 刘瀚阳, 王辉, 申自浩, 刘琨, 刘沛骞. 区域敏感的群智感知隐私保护任务分配机制[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(08): 1414-1424.
[9]	温鑫, 曾焘, 李春波, 徐子晨. 面向服务器无感计算的模型推理服务切换方法研究[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(07): 1210-1217.
[10]	王钦晨, 段利国, 王君山, 张昊妍, 郜浩. 基于BERT字句向量与差异注意力的短文本语义匹配策略[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(07): 1321-1330.
[11]	张逢, 文斌, 闫一非, 曾昭武, 周伟, . 身份加密多云多副本完整性审计协议[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(03): 453-462.
[12]	刘汝霖, 杨惠, 李韬, 吕高锋, 孙志刚. 面向装备平台的敏捷交换芯片设计与实现[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(02): 200-208.
[13]	孙庆骁, 刘轶, 杨海龙, 王一晴, 贾婕, 栾钟治, 钱德沛. GNNSched：面向GPU的图神经网络推理任务调度框架[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(01): 1-11.
[14]	白志远, 杨智翔, 栾鸿康, 孙玉宝, . 耦合单词与句子级文本特征的图像对抗级联生成[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(12): 2186-2196.
[15]	贾康, 李晓楠, 李冠宇. 一种基于自适应结构感知池化图匹配的图相似度计算模型[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(11): 1999-2007.

基于本体的任务和知识个体匹配模型研究

Research on the Matching Model Between Tasks and Knowledge Individuals Based on Ontology

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价