【摘 要】
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原子分解是理解本体内部模块结构的有效途径。以局部化模块抽取为基本操作的原子分解方法可用于强表达力的SROIQ本体,但效率较低。基于有向超图的本体模型能够显式地反映原子
【机 构】
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天津大学计算机科学与技术学院,西北师范大学计算机科学与工程技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61100049,No.61373165）, 国家高技术研究发展计划（863）（No.2013AA013204）
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原子分解是理解本体内部模块结构的有效途径。以局部化模块抽取为基本操作的原子分解方法可用于强表达力的SROIQ本体,但效率较低。基于有向超图的本体模型能够显式地反映原子的依赖关系,但只局限于弱表达力的EL本体。提出一种混合的原子分解算法,首先利用有向超图表示EL子本体,形成部分原子分解,利用模块抽取方法添加剩余非EL公理,得到本体的全部原子分解。以生物医学本体作为测试数据,实验表明,这种混合的原子分解算法能够有效减少运行时间。与传统的基于模块抽取的方法相比,原子分解效率平均提高6.7倍。
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