決策樹對(duì)構(gòu)造領(lǐng)域本體的作用

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本文作者：王夙娟 單位：菏澤學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程系

領(lǐng)域本體是專業(yè)性的本體，提供了某個(gè)專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域中概念的詞表以及概念間的關(guān)系，或在該領(lǐng)域里占主導(dǎo)地位的理論。領(lǐng)域本體構(gòu)建的方法：知識(shí)工程方法、企業(yè)建模法、循環(huán)獲取法、methontology、IDEF-5、Bemerasetal等。然而，要了解本體構(gòu)建完整的過(guò)程,骨架法在所有方法中最具有參考性,它提供一個(gè)本體構(gòu)建的方法學(xué)框架，所以本文使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的一些相關(guān)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘中決策樹的分類與預(yù)測(cè)的技術(shù)，以骨架法的中心思想作為參考和指導(dǎo)方針來(lái)構(gòu)建領(lǐng)域本體，最后對(duì)構(gòu)建好的本體模型進(jìn)行文檔化。以下提到的本體均指領(lǐng)域本體。

1決策樹的相關(guān)知識(shí)

決策樹是一種類似于流程圖的樹結(jié)構(gòu)；其中，每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)（非樹葉節(jié)點(diǎn)）表示在一個(gè)屬性上的測(cè)試，每個(gè)分枝代表一個(gè)測(cè)試輸出，而每個(gè)樹葉節(jié)點(diǎn)（終點(diǎn)）存放一個(gè)類標(biāo)號(hào)，樹的最頂層節(jié)點(diǎn)是根節(jié)點(diǎn)。在本體的構(gòu)建過(guò)程中樹節(jié)點(diǎn)代表類或者屬性，節(jié)點(diǎn)間的連接線代表類與類或者類與屬性或者屬性與屬性之間的關(guān)系，即可傳遞性、單繼承性。決策樹的構(gòu)造不需要任何領(lǐng)域知識(shí)或參數(shù)設(shè)置，因此適合于探測(cè)知識(shí)發(fā)現(xiàn)；獲取的知識(shí)用樹的形式表示是直觀的，并且容易被人理解；決策樹歸納的學(xué)習(xí)和分類步驟是簡(jiǎn)單和快速的；一般情況下，決策樹分類器具有很好的準(zhǔn)確率。

1.1骨架法方法的研究

骨架法(MikeUsholddede&KingUsc95)又稱ENTERISE法,是英國(guó)愛(ài)丁堡大學(xué)人工智能應(yīng)用研究所根據(jù)用于企業(yè)建摸的Enter-priseOntology所得出來(lái)的。

1.2骨架法的步驟：

a.確定構(gòu)建本體的目的和范圍；b.構(gòu)建本體；c.本體評(píng)估；d.文檔化本文使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的一些相關(guān)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘中分類與預(yù)測(cè)的決策樹技術(shù)，以骨架法的中心思想作為參考和指導(dǎo)方針來(lái)構(gòu)建領(lǐng)域本體，最后對(duì)構(gòu)建好的本體根據(jù)決策數(shù)提取規(guī)則的特點(diǎn)進(jìn)行文檔化。

2構(gòu)建本體的過(guò)程———以構(gòu)建現(xiàn)代交通工具本體為例

2.1領(lǐng)域需求分析

領(lǐng)域需求分析是構(gòu)建本體的重要階段,沒(méi)有充足的領(lǐng)域分析就不可能構(gòu)建出好的本體.交通工具是為了滿足人們出行的需求而研制的,并且在不段的發(fā)展變化。所以在進(jìn)行領(lǐng)域分析的時(shí)候要以發(fā)展創(chuàng)造的觀點(diǎn)來(lái)進(jìn)行領(lǐng)域需求分析，即進(jìn)行領(lǐng)域分析的同時(shí)要進(jìn)行趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。層次一:客觀描述與記錄(objectivedescriptionandrecord)———對(duì)領(lǐng)域需求進(jìn)行精確、全面地搜集與記錄客戶的需求或相關(guān)的業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)。層次二:模式歸納與發(fā)現(xiàn)(patternsinductionanddiscovery)———按照一定的建模方法論及框架進(jìn)行歸納\建模,并盡量揭示在包含在快照的客觀記述中并非顯而易見(jiàn)的模式或規(guī)律;層次三:模式分析與預(yù)測(cè)(patternsanalysisandinnovation)———在現(xiàn)存模式的基礎(chǔ)上總結(jié)不同模式背后隱含的規(guī)律,研究應(yīng)用對(duì)需求的異化作用,發(fā)覺(jué)深層次規(guī)律,預(yù)測(cè)需求變化,揭示新的工作方式,創(chuàng)建新的、有價(jià)值的模式。

2.2利用決策樹算法創(chuàng)建本體

本體模型的表示形式有多種，這里采用分類決策樹來(lái)表示；本體的生成方法有三種，這里采用自頂向下的生成方法。根據(jù)領(lǐng)域需求分析，經(jīng)過(guò)屬性的不斷疊加、迭代，得到本體的決策樹。

2.2.1領(lǐng)域本體集成。領(lǐng)域本體集成的關(guān)鍵技術(shù)是本體映射，而本體映射定義一套規(guī)則，指明一個(gè)本體中的術(shù)語(yǔ)在另一個(gè)本體中的相關(guān)含義，由中介(mediator)在應(yīng)用程序運(yùn)行時(shí)執(zhí)行。本體決策樹所提取的規(guī)則之間都是互斥的，每個(gè)樹葉都有一個(gè)規(guī)則，并且任何一個(gè)屬性都只能映射到一個(gè)樹葉。

2.2.2本體構(gòu)建工具。在這里使用Protégé，它是由斯坦福大學(xué)研制開(kāi)發(fā)的、基于Java環(huán)境的本體開(kāi)發(fā)工具，它允許用戶自己定制知識(shí)獲取界面的特點(diǎn)來(lái)構(gòu)建本體。

2.3本體評(píng)估

本體構(gòu)建過(guò)程中使用決策樹構(gòu)建的原理，使用分類決策樹所構(gòu)建的本體具有很多優(yōu)點(diǎn)，如下；利用分類決策樹所構(gòu)建本體的學(xué)習(xí)和分類步驟是簡(jiǎn)單和快速的，而且本體類中屬性的分類具有很好的準(zhǔn)確率；這種本體的構(gòu)建適合于探測(cè)知識(shí)發(fā)現(xiàn)；本體分類決策樹模型表示是直觀的，并且容易被人理解。

2.4文檔化

對(duì)上面本體的分類決策樹模型使用IF-THEN規(guī)則分類。使用IF-THEN規(guī)則得到文檔圖,每一條分支為一個(gè)元組，所有的分支數(shù)為數(shù)據(jù)集|D|，設(shè)ncovers為乘坐R交通工具的元組數(shù)，ncorrect為正確分類的元組數(shù)，則我們可以得到乘坐這種交通工具的覆蓋率和準(zhǔn)確率，公式：Coverage(R)=ncovers/|D|,Accuracy(R)=ncorrect/ncovers,結(jié)果如表1所示。

結(jié)束語(yǔ)

領(lǐng)域本體的構(gòu)建是一個(gè)增量迭代的開(kāi)發(fā)過(guò)程，也是一個(gè)創(chuàng)造性的過(guò)程，對(duì)任何專業(yè)領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，由于應(yīng)用平臺(tái)不同，設(shè)計(jì)者對(duì)專業(yè)領(lǐng)域的理解不同，構(gòu)建出來(lái)的本體也不同。本文提出的是以骨架法作為參考,運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中有關(guān)分類與預(yù)測(cè)的決策樹技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)一種具體的領(lǐng)域本體構(gòu)建方法，希望對(duì)大家在本體開(kāi)發(fā)方面有些參考性。