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Conceptual Cluster-based Large-scale Ontology Compression Approach

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Database Theory and Application SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.7 (2016.07)바로가기
  • 페이지
    pp.257-268
  • 저자
    Yang Feng, Qin Ziting
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A281483

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
With the development of semantic web and ontology application, there is a large number of ontology whose scale is large and the structure is complex in different fields. The existing mapping method and mapping system perform well when dealing with the mapping between a lightweight small ontology. However, when comes to the large-scale ontology, it is full of challenges to the methods and systems。To this end, this paper proposes a method of ontology compression based on conceptual cluster to compress. Firstly, it calculates the semantic similarity and semantic correlation of ontology concepts with the DICE coefficient method and the information entropy technology to get semantic relation. Secondly according to the semantic relations, it carries on the conceptual cluster in the concept space so that the concept of semantic relations closely together in groups. The concept of cluster in space is reduced, and the "noise concept" which is independent of the mapping is removed, and the purpose of the large-scale ontology compression is realized. Experimental results show that the method is so effective that it can compress the volume of large-scale ontology in the mapping problems.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Ontology and Ontology Mapping
  2.1. Ontology
  2.2. Ontology Heterogeneity
  2.3. Ontology Mapping
 3. Related Work
 4. Large-Scale Ontology Compression Based on Conceptual Cluster
  4.1. Method overview
  4.2. Ontology Concept Semantic Relation Measurement
  4.3. Compression based on Concept Cluster
  4.4. Compression Process
 5. Experiments and Evaluation
  5.1. Experimental Dataset
  5.2. Experiment Evaluation
  5.3. Design of Experiment Method
  5.4. Experimental Results and Analysis
 6. Conclusion and Future Works
 Acknowledgements
 References

키워드

Ontology Ontology mapping Conceptual Cluster Compression

저자

  • Yang Feng [ College of Informational Engineering, Jilin Engineering Normal University, Changchun China ]
  • Qin Ziting [ College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Database Theory and Application
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4270
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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