【摘要】：針對基于機器學(xué)習(xí)的本體映射方法存在的人工標(biāo)記代價高和樣本不平衡問題,將本體映射建模為二視圖上的協(xié)同訓(xùn)練問題,分別從本體模式層和數(shù)據(jù)層提取特征集。通過對本體概念對進行預(yù)匹配,縮小樣本不平衡度。分析了傳統(tǒng)協(xié)同訓(xùn)練方法的局限性,結(jié)合主動學(xué)習(xí)思想,設(shè)計了一種考慮樣本價值的改進協(xié)同訓(xùn)練算法,在每輪迭代中選擇更有價值的未標(biāo)記樣本更新訓(xùn)練集。實驗結(jié)果表明,該方法學(xué)習(xí)效率更高,同時能取得較好的本體映射結(jié)果。
[Abstract]:In order to solve the problem of high cost of artificial marking and sample imbalance in the ontology mapping method based on machine learning, ontology mapping is modeled as a cooperative training problem on two views, and feature sets are extracted from ontology pattern layer and data layer respectively. By pre-matching the ontology concept pairs, the sample unbalance degree is reduced. This paper analyzes the limitation of the traditional collaborative training method, and designs an improved collaborative training algorithm considering the value of the samples, and selects more valuable unlabeled samples to update the training set in each iteration. Experimental results show that this method is more efficient and can obtain better ontology mapping results.
【作者單位】： 海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院;中國人民解放軍91635部隊;海軍工程大學(xué)裝備經(jīng)濟管理系;
【基金】：國家部委基金資助課題
【分類號】：TP181

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2417107