Đăng nhập để tải tài liệu không giới hạn
Tham gia 8.000+ người dùng Thư Viện Luận Án
Học khái niệm cho các hệ thống thông tin dựa trên logic mô tả
Khoa học Máy tính
Luận án tập trung nghiên cứu vấn đề học khái niệm trong logic mô tả, một bài toán then chốt trong việc xây dựng các hệ thống ngữ nghĩa và ontology. Khác với học máy truyền thống, logic mô tả cho phép đặc tả đối tượng không chỉ bằng thuộc tính mà còn bằng các mối quan hệ. Công trình này giải quyết bài toán học khái niệm trong ba ngữ cảnh chính.
Đóng góp đầu tiên là phát triển ngôn ngữ logic mô tả LΣ,Φ, mở rộng từ ALCreg, bao gồm các đặc trưng như vai trò nghịch đảo (I), định danh (O), hạn chế số lượng (N, Q), tính chất hàm (F), vai trò phổ quát (U), và tính phản xạ cục bộ (Self), đồng thời tích hợp các thuộc tính rời rạc và số. Ngôn ngữ này được thiết kế để mô tả các hệ thống thông tin thực tế hiệu quả hơn.
Luận án cũng phát triển và mở rộng lý thuyết mô phỏng hai chiều trong lớp các logic mô tả giàu ngữ nghĩa, chứng minh các định lý, bổ đề và hệ quả liên quan đến tính bất biến. Tính bất biến của khái niệm được sử dụng làm cơ sở để mô hình hóa tính không phân biệt được của các đối tượng, một đặc trưng quan trọng trong phân lớp dữ liệu.
Dựa trên mô phỏng hai chiều, luận án đề xuất thuật toán học khái niệm cho các hệ thống thông tin trong Ngữ cảnh (3), sử dụng các bộ chọn (cơ bản, đơn giản, mở rộng) và chiến lược làm mịn phân hoạch dựa trên gia lượng thông tin và tính đơn giản của khái niệm. Ngoài ra, các thuật toán BBCL, dual-BBCL và BBCL2 cũng được phát triển để giải quyết bài toán học khái niệm cho các cơ sở tri thức trong Ngữ cảnh (1) và Ngữ cảnh (2). Các kết quả thực nghiệm trên các tập dữ liệu như WebKB, PokerHand và Family đã chứng minh hiệu quả của phương pháp đề xuất, đặc biệt khi sử dụng bộ chọn mở rộng, mang lại khái niệm ngắn gọn và kết quả phân lớp tốt hơn.
Tải không giới hạn tất cả tài liệu, không cần chờ. Chỉ từ 199.000đ/tháng.
Xem gói hội viên