基於貝葉斯本體的Web知識發現研究

《基於貝葉斯本體的Web知識發現研究》是依託北京航空航天大學，由王理擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於貝葉斯本體的Web知識發現研究
• 依託單位：北京航空航天大學
• 項目負責人：王理
• 項目類別：面上項目

項目摘要

語義網環境下本體推理是一種非常有效的知識獲取方式，利用貝葉斯本體可以實現不確定性推理，解決了目前本體推理不能深層次挖掘不確定性知識的問題，在Web知識發現中起到重要作用。.課題拓展多實體貝葉斯網路成為面向對象的貝葉斯網路，研究多實體決策圖與特定情境貝葉斯網路的轉換算法，另外，為了解決動態Web文檔推理的問題，課題研究面向多實體貝葉斯網路的動態網路結構學習和參數學習算法，並研究基於多實體貝葉斯網路的大型複雜網路推理算法；研究貝葉斯本體的表示方法，並改進OWL語言以建立不確定性知識推理平台；通過研究面向貝葉斯本體的Web文檔映射，以及Web知識發現情境下貝葉斯網路的結構和參數學習算法，實現Web知識自動發現；將通過前期課題所積累的數據（動態更新的消費品質量安全事故案例Web文檔）驗證課題所提方法的有效性。課題所提方法具有一定的通用性，可以為其它領域的知識發現提供一定借鑑作用。

結題摘要

課題針對多實體貝葉斯網路的動態網路結構學習問題，提出了基於並行疊代的Metropolis-Hasting Sampler抽樣的算法；構建了基於特徵歸納的條件隨機場模型來進行命名實體識別與抽取，並用基於改進貪婪算法進行歧義消解；在前期課題積累的消費品質量安全案例Web文檔基礎上，通過研究面向貝葉斯本體的Web文檔映射，對消費品質量安全案例進行語法和句法分析，從而構建對應的貝葉斯本體模型，並進行複雜貝葉斯網路的推理研究。課題共發表40篇論文，均標註自然基金號，其中SCI(含SSCI)檢索共12篇。