基于本体的语义数据聚类的研究与实现

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1、代号10701学号1021121254分类号TP311.5密级公开题(中、英文)目基于本体的语义数据聚类的研究与实现ResearchandImplementationofOntology-basedSemanticDataClustering作者姓名吴中远指导教师姓名、职务陈平教授学科门类工学学科、专业计算机软件与理论提交论文日期二〇一三年二月西安电子科技大学学位论文创新性声明秉承学校严谨的学分和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致

2、谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的

3、全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再攥写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书。本人签名：日期导师签名：日期摘要当用户面对经过本体标注过的大量实例时，如何快速的挖掘出对用户有用的信息仍是研究人员迫切需要解决的问题。聚类作为一种无监督的分类方法是对大量实例数据处理的重要手段，但是聚类在本体中如何应用的研究成果还比较少。因此本论文是为了开发基于本体的语义聚类工具而研究了聚类算法在本

4、体领域内应用。本论文针对聚类在本体领域应用的过程中出现的问题，研究了经过本体标注后的实例数据进行聚类的过程；阐述了本体与聚类算法相结合的基本思想和方法；介绍了本体相似度算法与聚类的相关技术；分析了概念相似度算法和FCM算法的基本思想；设计改进的概念相似度算法、属性相似度算法、实例相似度算法和基于本体的OWLFCM聚类算法以及聚类结果优化调整算法；给出了基于本体的聚类工具的应用架构设计；并实现了该聚类工具。根据对设计的各种算法和实现的工具的测试，表明概念、属性和实例相似度算法在OWLFCM聚类中可以得到良好的聚类效果，

5、并且基于本体的聚类结果优化调整算法也可以将OWLFCM的结果进行很好的优化，同时基于本体的实例聚类工具OWLCluster各功能也达到了设计要求。关键词：本体相似度算法模糊C均值结果优化AbstractWhenusersfacealargenumberofdataslikeinstanceswhicharemarkedbyontology,itisveryimportantforusershowquicklytofindmoreinformationwhichisuseful.Clustering,whichisan

6、unsuoervisedclassification,isanimportantmeanstoprocessalargenumberofdatas,butitisstillrelativelysmallhowtoclusterintheontology.Therefore,theauthorstudiedclusteringalgorithmintheontology,anddevelopedthetoolbasedonontologytoclustertheinstances.Thepaperstudiedthep

7、rocessofclusteringinstances;expoundedthebasicideasandmethodsofcombiningtheontologyandclustering;introducedsimilartechnologies;analyzedtheprocessofconceptsimilarityalgorithmandFCM;improvedalgorithmsaboutconcepts,attributeandinstances;designedaclusteringalgorithm

8、calledOWLFCMofwhichresultscouldbeoptimized;designedandimplementedtheclusteringtool.Accordingtothetests,itcanbefoundthatvariousalgorithmsormethodsdescribedabovehavetheeffect.