基于跨本體語(yǔ)義相關(guān)的三維模型檢索方法
本文選題:三維模型檢索 + 聚類分析 ; 參考:《電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年04期
【摘要】:針對(duì)某些特定領(lǐng)域的建模中單一的語(yǔ)義檢索條件無法得到理想的檢索結(jié)果,提出了基于跨本體的語(yǔ)義相關(guān)度進(jìn)行檢索的算法。首先構(gòu)建相關(guān)領(lǐng)域的本體,然后對(duì)已有實(shí)例進(jìn)行分析,通過聚類算法找出模型本體間具有相關(guān)性的屬性。再通過調(diào)查獲取用戶對(duì)實(shí)例的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),對(duì)深度信念網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,求出本體間相關(guān)語(yǔ)義屬性的相關(guān)度權(quán)值。最終對(duì)模型庫(kù)中的模型計(jì)算與檢索模型間的相關(guān)度作為檢索條件,將大于一定閾值的模型作為檢索結(jié)果。應(yīng)用該算法,用戶一般在檢索首頁(yè)可以找到較滿意的模型,大大縮短了檢索的時(shí)間。
[Abstract]:In view of the fact that a single semantic retrieval condition in some specific domain modeling can not obtain ideal retrieval results, a retrieval algorithm based on cross-ontology semantic correlation is proposed. Firstly, the ontology of the related domain is constructed, then the existing examples are analyzed, and the attributes with correlation among the model ontologies are found by clustering algorithm. Then through the investigation to obtain the user's evaluation data to the example, the deep belief network is trained, and the correlation weight of the related semantic attribute between the ontology is obtained. Finally, the correlation between the model calculation and the retrieval model in the model base is taken as the retrieval condition, and the model larger than a certain threshold is used as the retrieval result. By using this algorithm, users can generally find a satisfactory model on the first page of retrieval, which greatly reduces the time of retrieval.
【作者單位】: 山東師范大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;山東省分布式計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61272094,61472232) 山東省高等學(xué)校科技計(jì)劃(J13LN13,J14LN55)
【分類號(hào)】:TP391.3
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,本文編號(hào):1989037
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