[发明专利]基于概念关联的概念空间导航方法

摘要

基于概念关联的概念空间导航方法，含以下步骤：1)用户选定某概念C为起始概念进行导航；2)计算C与概念空间中其他概念的相似度，并更新相似度旧值(若存在)；3)获取C的语义关联信息{}；4)整合并标准化每个其他概念与C的相似度值、语义关联的有无这两个指标；5)依据步骤4)的两个指标，计算其他每个概念与C的相关程度值，并据此值高低排序取Top K个概念；6)用概念图可视化呈现这K个概念及其与C的相似度值、语义关联信息；7)用户找到目标概念，导航结束；或选择需要进一步扩展(探索)的概念，重复以上步骤。本发明从指定概念导航至其关联概念群，方便用户找到目标概念，提高检索效率。

主权项

1.一种基于概念关联的概念空间导航方法，包括预处理和执行两个阶段；所述预处理阶段将概念空间中的每个概念向量化表述为一个特征向量；所述执行阶段包括在计算机上运行以下步骤：1)用户选定概念空间中的某个概念C作为起始概念进行导航，其他m个概念分别编号为C1，C2，…，Cm；2)获取起始概念C对应的特征向量V，获取其他m个概念C1，C2，…，Cm的特征向量V1，V2，…，Vm；V1，V2，…，Vm中的每个特征向量分别与特征向量V进行特征向量间的相似度计算，分别得到相似度S1，S2，…，Sm；对于计算得到的每个相似度S1，S2，…，Sm，进行相似度的旧值更新，过程如下：(2.1)若起始概念的特征向量与该概念的特征向量之间的相似度在概念空间中已存在，即标示起始概念和该概念的相似度值的边已在概念图中呈现，则将之前已存在的相似度值修正为当前计算得出的相似度；(2.2)若该相似度在概念空间中不存在，无操作；3)遍历个人信息管理模型概念空间层的关联模型，获取包含起始概念的三元组<起始概念，相关概念，关联类型>条目集合{，…，}，其中C为起始概念，Ci，…，Cj为m个其他概念中与起始概念存在语义关联的概念，1≤i，...，j≤m，Ki，…，Kj为表征关联类型的正整数；所述个人信息管理模型用于完成个人信息的组织、存储、管理、处理的功能；所述个人信息管理模型包括资源层、概念空间层、应用层：E1.所述资源层包括存储在DBMS、文件系统以及其他系统中的个人信息；其中所述文件系统中的个人信息包括文本数据和非文本数据；其中所述文本数据包括email、pdf文件、office文件、html文件，所述非文本数据包括视频、音频、图片；E2.所述概念空间层使用概念指向相互间有相似性或相关性的信息资源所组成的一个集合，使用概念统一标识不同类型、格式的数据，并建立起相互间的关联，方便用户对信息资源的抽象和管理；E3.所述应用层负责与用户交互，提供包括导航技术、可视化技术、编辑工具应用；4)整合并标准化相似度值和语义关联有无这两个指标，过程如下：(4.1)根据步骤2)、3)的结果可得，其他每个概念与起始概念的相似度值和语义关联有无这两个指标可表示为<相关概念，相似度值，语义关联有无>的三元组形式：{，，…，}，其中C1，C2，…，Cm为其他概念的编号；S1，S2，…，Sm分别为C1，C2，…，Cm与起始概念C的相似度值；E1，E2，…，Em分别表示起始概念C与C1，C2，…，Cm语义关联的有无，若C与C1之间存在语义关联，则E1＝1，否则E1＝0，以此类推；(4.2)采用z‑score法标准化相似度值与语义关联有无这两个指标，即对于概念Ci，S′i＝(Si‑μS)/σS，E′i＝(Ei‑μE)/σE，其中Ci表示m个概念C1，C2，…，Cm中的一个，Si与Ei分别为步骤(4.1)中与Ci属于同个三元组的相似度值、语义关联有无的逻辑值，Si和Ei标准化后分别为S′i与E′i，μS与σS分别为S1，S2，…，Sm的均值、标准差，μE与σE分别为E1，E2，…，Em的均值、标准差；得到其他每个<相关概念，相似度值，语义关联有无>的标准化表示：{，，，…，}；5)相似度值和语义关联有无两个指标对于概念间的相关程度同等重要，采用层次分析法得到两个指标的权重向量(1/2,1/2)，可得概念C₁，C₂，…，C_m与概念C的相关程度分别为采用固定容量堆的堆排序取得Top K个概念，K是事先确定的正整数；取得概念时忽略与起始概念存在标示相似度值的边相连的概念，避免导航结果的收敛；6)将以上用户选定概念空间中的某个概念C以及步骤5)选定的K个概念，不妨设为C1，C2，…，Ck，进行可视化呈现，即呈现C，C1，C2，…，Ck所组成的语义网，即概念图，在相应边上标示相似度值、语义关联类型；7)用户可以在步骤6)所呈现概念图上实现导航，即若在概念图上已经出现用户想要的概念，则选择自己需要前往的目标概念；否则，用户可以选择需要进一步进行扩展的概念，重复以上步骤；或结束本次导航。