知识检索课件.ppt

**************************************************************************************************2、概念网络的逻辑比较算法：寻找两个概念图间的交集和计算与评价两个概念图间的相关度。逻辑比较算法如下：（1）寻找两个概念图间的交集。假设Gc为两个原始概念图G1和G2的交集，则Gc中应包含以下两类元素：a.同时在G1和G2中存在的所有概念结点；b.同时在G1和G2中存在，且关于同一个概念结点的关系弧。（2）计算与评价两个概念图间的相关度。基于交集Gc来评价G1和G2间的相关度S，S的值介于0和1之间，S=0时表示两者没有任何相关性，S=1时表示两者语义完全相等。相关度评价的基本过程是：首先分别对概念的相关度和关系的相关度进行计算，然后再将两者组合，形成统一的整体相关度值。①概念相关度:概念相关度Sc表示两个概念图所描述的概念和行为的相似程度（类似于主题比较）。②关系相关度：关系相关度Sr表示两个概念图中的概念所传达的内涵信息的相似程度，即概念内容的相似性。③进一步组合概念相关度和关系相关度，形成统一的相关度S。首先S应该和概念相关度和关系相关度成比例关系，满足如下公式：S=Sc*Sr系统根据整体相关度S的值来选择与用户查询要求匹配的事实数据结果集，如果用户查询的概念图和事实数据的概念图同时具有几个相交的子图，则将对每一个子图分别进行相关度评价，并保留其中的最大值。5.3.3语义推理检索各种资源对象之间存在着各种复杂的语义关联。利用这些关联知识可以执行不同方式的语义推理，如性质继承推理、默认推理、规则推理等。1、资源对象之间的五种主要语义关系：（1）等级关系，包括对象类之间、对象类与实例之间的关系；（2）同一关系，即两个对象在外在形式与内在语义内容方面均一致；（3）同涵关系，即两个对象的外在形式不同，但其描述的主体内容相同；（4）参照关系，即两者描述的主体内容互有参考价值；（5）子属性关系，是指对象属性之间的逻辑层次关系。其中等级关系是事物之间最本质的关系，用来组织知识结构的主架。2、性质继承推理检索算法：设F是给定对象结点，S是给定属性，目标是检索S的语义内容。（1）建立一个由F以及所有与F以INST—OF链相连类结点的表。在表中，F结点排在第一个位置。（2）检查表中第一个元素的S属性是否有值，循环本步骤，直到表为空或找到一个值为止。（a）如果表中第一个元素S属性中有值，或者通过继承查找得到一个值，那么就认为找到了一个值。（b）否则，从表中删除第一个元素，并把和此第一个元素以KIND—OF链相连的结点加入表尾。（3）如果找到了一个值，那么这个值就是F对象S属性的值；否则，检索失败。5.3.4基于相关反馈学习的检索方法相关反馈技术：将人考虑成为检索系统的一部分，通过用户与系统间的反复交互，不断反馈学习形成新的检索式和检索结果，逐步提高检索的相关度，基于这种思想的检索技术被称为相关反馈技术。它利用用户的反馈信息和反馈过程，逐步了解用户需求，优化用户模型，完善检索结果。相关反馈技术的基本运行机制对于任何一个检索式Q，知识源K中的知识都可以分为相关的和不相关的两类，假设知识源中所有相关知识的集合为R，所有不相关知识的集合为S，知识检索系统采用的匹配函数为M，则检索所得的结果知识集为{K|M（Q,K）T},其中，T是一个给定的阈值。一个理想的检索式Qo应该满足：对于任何的K∈R，有M(Qo,K)T,而对于任何的K∈S,有M(Qo,K)≤T。相关反馈技术就是要使检索式逐步逼近Qo。首先，由用户输入初始检索式Q1,得到检索结果集K1＝{K1|M(Q1,K1)T},用户从K1中选择出相关的知识和不相关的知识反馈给系统，系统根据反馈结果，将相关的标引概念加入检索式，或者去掉不相关的标引概念，形成新的检索式Q2，并再次提交进行新的检索，如此反复。每一次的调整过程都可以用公式（