發(fā)布時(shí)間：2020-11-21 16:19

　　 隨著工業(yè)信息技術(shù)的發(fā)展,該技術(shù)被廣泛應(yīng)用于海洋工程裝備企業(yè)的各個(gè)工作場(chǎng)景,并出現(xiàn)了很多以海工案例為主要應(yīng)用場(chǎng)景的信息系統(tǒng)。然而這些案例信息系統(tǒng)普遍存在著信息利用率低、個(gè)性化信息服務(wù)較為薄弱的問題,極大地影響了企業(yè)內(nèi)用戶的體驗(yàn)。因此,文章針對(duì)基于本體的文本相似度計(jì)算方法以及海工案例的推薦方法進(jìn)行了研究,提出了一種基于本體的海工案例推薦方法,主要的研究工作如下:(1)由于目前沒有海洋工程裝備領(lǐng)域的本體,為了挖掘海工裝備領(lǐng)域知識(shí)中蘊(yùn)藏的語義信息,文章結(jié)合現(xiàn)有海工裝備領(lǐng)域資源和七步法的本體構(gòu)建流程,利用Protégé軟件構(gòu)建了海工裝備領(lǐng)域本體。(2)在現(xiàn)有基于本體的語義相似度計(jì)算方法的基礎(chǔ)上,文章結(jié)合了影響語義相似度的其他因子,提出了改進(jìn)的概念語義相似度計(jì)算方法。文章通過引入擴(kuò)展查詢技術(shù),解決了現(xiàn)有文本相似度計(jì)算缺失語義信息的問題,并通過實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)后文本語義相似度計(jì)算方法比傳統(tǒng)的文本語義相似度計(jì)算方法準(zhǔn)確率高。(3)文章對(duì)現(xiàn)實(shí)中用戶的使用情況進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)了基于海工案例概念的推薦算法和基于用戶興趣概念的推薦算法。為了對(duì)這兩種推薦算法進(jìn)行性能評(píng)估,文章設(shè)計(jì)了對(duì)比實(shí)驗(yàn)將這兩種算法與經(jīng)典的TF-IDF算法進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于海工案例相似度的推薦方法準(zhǔn)確率方面優(yōu)于基于用戶間相似度的推薦方法,但在召回率方面低于基于用戶相似度的推薦方法。而且這兩種算法均比TF-IDF算法具有更好的性能。(4)根據(jù)提出的相似度計(jì)算方法和海工案例推薦方法,利用海工裝備領(lǐng)域本體設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于本體的海工案例推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以在滿足企業(yè)基礎(chǔ)需求的同時(shí)挖掘用戶的潛在興趣,根據(jù)不同的情況為用戶推薦海工案例,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。
【學(xué)位單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.3;P75
【部分圖文】：

海工裝備領(lǐng)域本體類層次結(jié)構(gòu)圖

圖 3.3 海工裝備領(lǐng)域本體部分對(duì)象屬性art of Object Propertis in Offshore Equipment Domain On體類中概念自身的所有屬性，描述的是概念與數(shù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)屬性包括最大儲(chǔ)油量、航速、定員穿刺深度等。部分?jǐn)?shù)據(jù)屬性如圖 3.4 所示。圖 3.4 海工裝備領(lǐng)域本體部分?jǐn)?shù)據(jù)屬性

23圖 3.4 海工裝備領(lǐng)域本體部分?jǐn)?shù)據(jù)屬性.4 Part of Date Propertis in Offshore Equipment Domain O例，能夠讓增加海工裝備領(lǐng)域本體的描述粒度備本體中的海洋平臺(tái)子類為例，通過 Individu”、“天龍 1 號(hào)鉆井平臺(tái)”兩個(gè)實(shí)例，在實(shí)例描述中臺(tái)”，最終完成海洋平臺(tái)的實(shí)例化。實(shí)例化頁
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本文編號(hào)：2893273