基于粗糙集和模糊聚类的政务本体学习模型

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2010.25.006

计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (25): 19-22.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.25.006

基于粗糙集和模糊聚类的政务本体学习模型

张斌^1，2，刘增良³，余达太¹，黄洪¹

1.北京科技大学信息工程学院，北京 100083
2.清华大学网络行为研究所，北京 100084
3.国防大学，北京 100091

收稿日期:2010-04-19 修回日期:2010-07-19 出版日期:2010-09-01 发布日期:2010-09-01
通讯作者: 张斌

Model of government ontology learning based on rough set and fuzzy clustering

ZHANG Bin^1，2，LIU Zeng-liang³，YU Da-tai¹，HUANG Hong¹

1.School of Information Engineering，University of Science and Technology Beijing，Beijing 100083，China
2.Tsinghua University Institute for Internet Behavior，Beijing 100084，China
3.National Defense University，Beijing 100091，China

Received:2010-04-19 Revised:2010-07-19 Online:2010-09-01 Published:2010-09-01
Contact: ZHANG Bin

摘要/Abstract

摘要： 根据政务信息资源的特点，提出了一种新的政务本体学习模型。首先通过命名实体获取领域概念，然后利用粗糙集和模糊聚类理论对模式匹配算法进行改进，进而采用改进的模式匹配算法获取领域概念之间的显式和隐式关系。大量的实践证明：利用该模型能够从庞大的政务信息资源中有效地进行政务本体学习，克服了传统模式匹配算法不能很好地获取概念之间隐式关系的问题。

Abstract: According to the characteristics of government information resources，this paper presents a new model of government ontology learning.First of all，the concept is acquired by naming entities，and then pattern matching algorithm is improved by using the rough set theory and fuzzy clustering，and then the concepts of explicit and implicit relations are acquired by using the improved pattern matching algorithm.A lot of practice proves that using the model can efficiently acquire the ontology from the huge government resources，and overcome the question of the traditional pattern matching algorithm which cannot get the implicit relations.

中图分类号:

TP391.9

张斌^1，2，刘增良³，余达太¹，黄洪¹. 基于粗糙集和模糊聚类的政务本体学习模型[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(25): 19-22.

ZHANG Bin^1，2，LIU Zeng-liang³，YU Da-tai¹，HUANG Hong¹. Model of government ontology learning based on rough set and fuzzy clustering[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(25): 19-22.

[1]	黄琳琳，魏丽芳，潘林，余轮. 新的眼底图像配准方法的研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 198-200.
[2]	张秀平，杨国武，李晓瑜. MMU协处理器的一种软件模拟模型[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(3): 57-60.
[3]	杨韬¹，邓红莉²，邵晨曦³. 基于Agent和FSM的细胞信号转导网络仿真[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(3): 221-224.
[4]	曹琦^1，2，何中市²，余磊². 计算机仿真系统评估方案研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(2): 246-248.
[5]	郭松睿¹，高春鸣². 简化物理模型的卡通火焰模拟[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(1): 197-200.
[6]	宁涛^1，2，郭晨¹，张升文³. 用混合包围盒优化碰撞检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(1): 1-3.
[7]	熊海国，何景峰，马建明，韩俊伟. 面向对象的商用飞行模拟机教员台设计与实现[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(34): 219-223.
[8]	何兆成，杨文臣，梁诗，佘锡伟，洪波. 城市单交叉路口交通信号实时优化控制与仿真[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(33): 239-243.
[9]	黄洪^1，2，周绍华⁴，刘增良³，余达太². 基于免疫选择的智能化等级测评模型研究[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(33): 104-107.
[10]	赵维^1，2，谢晓方¹. 自主虚拟士兵攻击行为研究[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(32): 67-70.
[11]	李健，李鹏坤，丁露露. 基于压力模型的柔性物体仿真[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(31): 206-208.
[12]	师黎，王江涛. 模糊预测-PID复合控制在高速列车制动中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(31): 228-231.
[13]	李健杰¹，易先清¹，唐曙¹. 具有抗毁性的导航星座网络管理策略分析[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(31): 98-101.
[14]	许应成，王理，夏国平，高辉. 基于Web的心墙堆石坝仿真系统建模与应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(30): 199-204.
[15]	陈永，胡晓辉，党建武. 随机Petri网理论在GSM-R通信系统中的仿真应用[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(30): 208-211.

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Model of government ontology learning based on rough set and fuzzy clustering

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